Révision des notions fondamentales d'xts

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Étude de cas : analyser des séries chronologiques urbaines en R

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4.8+

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Vous avez été mandaté pour comprendre les besoins de déplacement des touristes qui visitent la région de Boston. Pour votre première tâche, vous mettrez en pratique les compétences acquises en manipulation de séries chronologiques en R en explorant des données sur les vols à l'arrivée à l'aéroport international Logan de Boston (BOS) avec xts et zoo.

Exercise 1: Révision des notions fondamentales d'xts

Exercice en cours

Exercise 2: Repérer la série chronologique Exercise 3: Données sur les vols Exercise 4: Repérer l'objet xts Exercise 5: Encodage de vos données de vols Exercise 6: Manipuler et visualiser vos données Exercise 7: Explorer vos données de vols Exercise 8: Visualiser les données sur les vols Exercise 9: Calculer des tendances de séries temporelles Exercise 10: Enregistrer et exporter des objets xts Exercise 11: Évaluer les tendances des vols Exercise 12: Gagner du temps — I Exercise 13: Gagner du temps - II

Dans ce chapitre, vous élargirez votre bibliothèque de séries chronologiques pour y inclure des données météorologiques de la région de Boston. Avant de pouvoir analyser quoi que ce soit, vous devrez effectuer quelques manipulations, notamment fusionner plusieurs objets xts et isoler certaines périodes des données. C'est une excellente occasion de vous exercer davantage !

Exercise 1: Fusionner des séries chronologiques par lignes Exercise 2: Explorer les données de température Exercise 3: Prochaines étapes - I Exercise 4: Fusionner avec rbind()Exercise 5: Visualiser les hivers à Boston Exercise 6: Fusionner des séries chronologiques par colonne Exercise 7: Sous-ensemble et ajustement de la périodicité Exercise 8: Générer une moyenne mensuelle Exercise 9: Utiliser merge() et tracer dans le temps Exercise 10: Les retards de vols sont-ils liés à la température?Exercise 11: Flux de travail pour les données chronologiques Exercise 12: Prochaines étapes - II Exercise 13: Élargir vos données Exercise 14: Les retards de vols sont-ils liés à la visibilité ou au vent?

Il est maintenant temps d'élargir vos horizons. En plus des retards de vol, votre client s'intéresse à l'incidence des tendances économiques sur l'industrie touristique de Boston. Vous devrez manipuler des séries chronologiques d'indicateurs économiques, dont le PIB par habitant et le chômage aux États-Unis en général et au Massachusetts (MA) en particulier.

Exercise 1: Gérer les valeurs manquantes Exercise 2: Explorer des données économiques Exercise 3: Remplacer les données manquantes - I Exercise 4: Remplacer les données manquantes — II Exercise 5: Estimer les valeurs manquantes du PIB Exercise 6: Décalage et différenciation Exercise 7: Explorer les données sur le chômage Exercise 8: Décaler le taux de chômage Exercise 9: Différencier le chômage Exercise 10: Fonctions de lissage Exercise 11: Ajouter une somme roulante discrète aux données du PIB Exercise 12: Ajouter une moyenne mobile continue aux données sur le chômage Exercise 13: Manipuler les données de chômage au MA

Après avoir épuisé les autres pistes, votre client pense maintenant que l'industrie touristique de Boston est peut-être liée au succès des équipes sportives locales. Pour votre dernière tâche dans ce projet, votre superviseur vous a demandé de rassembler des séries chronologiques sur les équipes sportives de Boston des dernières années.

Exercise 1: Fonctionnalités avancées de xts Exercise 2: Encoder et tracer les données des Red Sox Exercise 3: Calculer une moyenne de clôture Exercise 4: Calculer et tracer une moyenne saisonnière Exercise 5: Calculer et tracer une moyenne mobile Exercise 6: Commandes d'indexation dans xts Exercise 7: Extraire les matchs de fin de semaine Exercise 8: Calculer une moyenne glissante pour tous les sports Exercise 9: Visualiser les tendances sportives Exercise 10: Félicitations