zoo::yearqtr

Fréquemment utilisée dans la finance et le monde des affaires, la notion de « trimestres » est importante en analyse de séries temporelles. Le package zoo introduit la classe yearqtr, qui stocke à la fois l’année et le trimestre d’une date.

Dans cet exercice, vous travaillerez avec des données trimestrielles de ventes, quarterly_data, et un index de dates d’observation, date_index_quarter, avec une observation à chaque trimestre de l’année (tous les trois mois).

Les jeux de données ci-dessus, ainsi que les packages ggplot2, zoo et lubridate, sont à votre disposition.

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Manipuler des séries temporelles en R

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Instructions

Créez un index, index_yearqtr, en convertissant le vecteur date_index_quarter en classe yearqtr.
Créez quarterly_sales, un objet zoo basé sur les données de quarterly_data et l’index que vous venez de créer, index_yearqtr.
Ajoutez l’étiquette de l’axe x "Quarter", l’étiquette de l’axe y "Quarterly Sum ($100k)", ainsi que le titre "Quarterly Sales Report".

Exercice interactif pratique

Essayez cet exercice en complétant cet exemple de code.

# Create a year-quarter index
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# Create the quarterly_sales zoo object
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# Autoplot with axis labels and a title
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Modifier et exécuter le code

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IntermédiaireNiveau de compétence

4.8+

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Vous apprendrez les bases de ce que représente une série temporelle, comment obtenir des statistiques descriptives sur les données d’une série temporelle, et comment interpréter visuellement un graphique de série temporelle dans la phase d’exploration de votre analyse. Vous verrez également comment gérer les informations de date et d’heure au sein des objets R et comment appliquer un formatage cohérent pour les dates.

Exercise 1: Qu’est-ce qu’une série temporelle ?Exercise 2: Tracer des séries temporelles avec autoplot Exercise 3: Résumé de la série temporelle Exercise 4: Interpréter des graphiques de séries temporelles Exercise 5: Classes de données temporelles dans R Exercise 6: Identifier la classe Exercise 7: Fonctions is-point Exercise 8: as_date de lubridate Exercise 9: Formater des dates en R Exercise 10: Spécifications de conversion Exercise 11: Analyser et formater des dates

Ici, vous apprendrez à extraire des attributs clés d’une série temporelle, comme l’intervalle de temps couvert par les données et la fréquence d’échantillonnage, afin de mieux comprendre vos données. Vous découvrirez aussi le package zoo, qui propose des outils et fonctions pour créer et manipuler des objets de séries temporelles. De nombreuses applications de data science en R utilisent le paradigme des data frames ; vous apprendrez à convertir un data frame en série temporelle et inversement.

Exercise 1: Attributs des séries temporelles Exercise 2: Attributs temporels et dates décimales Exercise 3: Comparer des attributs temporels Exercise 4: Objets de séries temporelles avec le package zoo Exercise 5: Créer un objet zoo Exercise 6: zoo et ggplot2 Exercise 7: Manipuler des objets zoo Exercise 8: Mise à jour et remplacement des index Exercise 9: Trouver les indices qui se chevauchent Exercise 10: Conversion entre zoo et data frame Exercise 11: Passer de data.frame à zoo et inversement

Vous verrez comment extraire une fenêtre d’une série temporelle pour vous concentrer sur une période précise. Avec des données réelles, l’étendue temporelle de votre jeu de données peut dépasser vos besoins et encombrer vos visualisations. Vous échantillonnerez des séries à divers rythmes, par exemple chaque minute, heure, mois ou année. En agrégeant vos données, vous dégagerez les tendances générales à l’aide du package xts. Vous apprendrez également des méthodes d’« imputation » — remplir les valeurs manquantes avec une constante, la méthode LOCF ou l’interpolation linéaire.

Exercise 1: Extraire une fenêtre d’observations Exercise 2: Sélectionner une fenêtre dans une série chronologique Exercise 3: Trouver une observation à une date précise Exercise 4: Expressions logiques et sous-ensembles Exercise 5: Données mensuelles et trimestrielles Exercise 6: zoo::yearmon Exercise 7: zoo::yearqtr

Exercice en cours

Exercise 8: Rééchantillonnage et agrégation des observations Exercise 9: Agrégation des données Exercise 10: Niveau d’agrégation personnalisé Exercise 11: Tracer une série temporelle agrégée avec ggplot2 Exercise 12: Imputer les valeurs manquantes Exercise 13: Méthodes d’imputation Exercise 14: Remplissage constant Exercise 15: Dernière observation reportée (LOCF)Exercise 16: Interpolation linéaire

Vous apprendrez à créer des fenêtres « glissantes » qui se déplacent avec les données, ce qui permet de résumer les tendances au fil du temps, par exemple la moyenne sur plusieurs mois d’observations ou la somme sur plusieurs semaines de ventes. Des statistiques globales comme la moyenne, la médiane, la somme ou le maximum n’indiquent pas toujours comment les données évoluent dans le temps ; les fenêtres glissantes vous permettront de calculer des statistiques dynamiquement. En plus des fenêtres glissantes, vous apprendrez à créer des fenêtres cumulatives, qui montrent comment ces statistiques convergent vers leur valeur finale.

Exercise 1: Qu’est-ce qu’une fenêtre glissante ?Exercise 2: Fonctions de fenêtre roulante Exercise 3: Fenêtres glissantes versus agrégation Exercise 4: Appliquer des fonctions à des fenêtres glissantes Exercise 5: Minimum glissant Exercise 6: Application roulante avec une fonction personnalisée Exercise 7: Fenêtres cumulatives Exercise 8: Fenêtres glissantes versus fenêtres cumulatives Exercise 9: Somme cumulée (expanding)Exercise 10: Moyenne croissante Exercise 11: Félicitations !