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Explorer vos données de vols

Avant toute analyse, il est essentiel d'examiner les caractéristiques de base de vos données, dont la périodicité, la portée et l'exhaustivité.

Dans cet exercice, vous allez mieux comprendre vos données en explorant ces aspects. Comme vous vous en souvenez des exercices précédents, votre index temporel semblait être mensuel. Pour vérifier que cela est constant dans tout votre objet xts, vous pouvez utiliser la commande periodicity(), qui indique la périodicité et la portée des données.

Une fois la périodicité confirmée, vous voudrez peut‑être aussi savoir combien de périodes sont couvertes. Pour déterminer le nombre de périodes dans vos données, vous pouvez utiliser la commande ndays() ou l'un de ses raccourcis, nmonths(), nyears(), etc.

Enfin, il peut être utile d'interroger une date particulière par sous‑ensemble. Par exemple, saisir xts_object["date"] générera la ligne correspondant à cette date.

Cette activité fait partie du cours

Étude de cas : analyser des séries chronologiques urbaines en R

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Instructions de l’exercice

  • Identifiez la périodicité et la portée de votre objet flights_xts à l'aide de periodicity().
  • Identifiez le nombre de périodes dans vos données en utilisant la commande la plus pertinente.
  • Interrogez vos données pour obtenir de l'information sur les vols arrivant à BOS en juin 2014.

Exercice interactif pratique

Essayez cet exercice en complétant ce code d’exemple.

# Identify the periodicity of flights_xts


# Identify the number of periods in flights_xts


# Find data on flights arriving in BOS in June 2014
Modifier et exécuter le code