CommencerCommencer gratuitement

Explorer des données économiques

Maintenant que vous avez exploré la météo et les vols à Boston, votre client vous demande de prendre du recul et de préparer des données économiques. Vous avez rassemblé des données sur l’économie américaine, notamment le produit intérieur brut (PIB) et le chômage aux États-Unis en général, ainsi que dans l’État du Massachusetts (où se trouve Boston) en particulier.

Comme toujours, la première étape pour manipuler des séries temporelles consiste à convertir vos données en classe xts. Dans cet exercice, vous allez examiner et encoder une série temporelle sur le PIB américain, disponible dans votre espace de travail sous le nom gdp.

Cet exercice fait partie du cours

Étude de cas : analyser des séries temporelles urbaines en R

Afficher le cours

Instructions

  • Affichez des informations sur vos données gdp avec summary(). Que pouvez-vous conclure à partir du résultat de cette commande ?
  • Commencez l’encodage de gdp vers xts en convertissant la colonne date en objet temporel. Ici, il semble que vos données de PIB soient trimestrielles ; vous devez donc utiliser la classe yearqtr.
  • Utilisez as.xts() pour convertir gdp en objet xts. N’oubliez pas d’indexer votre objet xts sur la colonne date et de supprimer cette colonne de la sortie xts en utilisant le format de sélection data[, 1].
  • Utilisez plot.xts() pour visualiser l’évolution de votre PIB dans le temps. Quel élément ressort de votre graphique ?

Exercice interactif pratique

Essayez cet exercice en complétant cet exemple de code.

# Get a summary of your GDP data


# Convert GDP date column to time object
gdp$date <- as.yearqtr(___)

# Convert GDP data to xts
gdp_xts <- as.xts(___[, -1], order.by = ___)

# Plot GDP data over time
Modifier et exécuter le code