Prossimi passi - II

I tuoi dati sulla temperatura hanno evidenziato alcune possibili strade per esplorare le cause dei ritardi e delle cancellazioni dei voli. Tuttavia, il tuo cliente sostiene che gli arrivi dei voli a Boston siano influenzati da visibilità e vento, non dalla temperatura. Prima di procedere, dovrai raccogliere altri dati.

Dopo una ricerca approfondita, hai individuato alcuni dati pertinenti sulla visibilità media e sulla velocità del vento su base settimanale nell’area di Boston. Quali dei seguenti passaggi faresti prima di unire questi dati con il tuo oggetto xts mensile esistente, flights_temps?

1. Codificare i dati in un oggetto xts con un indice basato sul tempo.
2. Convertire i dati a periodicità mensile usando to.period() con la prima osservazione per settimana.
3. Assicurarti che ogni oggetto dati abbia una sola colonna di informazioni.
4. Convertire i dati a periodicità mensile usando split() e lapply() per calcolare le medie mensili.
5. Verificare la periodicità e la durata dei tuoi oggetti xts prima di usare merge().
6. Rimuovere le informazioni sulla temperatura esistenti da flights_temps prima di usare merge().