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  3. ケーススタディ：Rで都市の時系列データを分析する
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演習

Red Sox データのエンコードとプロット

フライト、天気、経済のデータを探索・加工してきましたが、クライアントは「全方位で」確認したいようです。そこで、ボストンの主要スポーツチーム、Boston Red Sox（野球）、New England Patriots（アメリカンフットボール）、Boston Bruins（アイスホッケー）、Boston Celtics（バスケットボール）のデータ収集を依頼されました。本章では、2010 年から 2015 年までの期間にこれらのチームが戦った全試合のスケジュールと結果データを準備します。時系列データの操作をさらに練習する絶好の機会です！

まずは、2010 年から 2015 年に Boston Red Sox が戦った試合のデータをまとめました。この演習では、データを確認し、xts にエンコードし、時間とともに変化する傾向をプロットします。redsox データフレームはワークスペースに用意されています。

指示

100 XP
  • summary() を使って、redsox データの要約統計量を確認してください。日付列に注意し、対応が必要な欠損値（NA）があるかどうかをチェックします。
  • redsox データを xts に変換できそうだと判断したら、as.Date() を用いて date 列を時刻ベースのオブジェクトにエンコードすることから始めます。
  • as.xts() で redsox データを xts に変換します。必ず order.by に date 列を指定してください。また、xts オブジェクトが数値型になるように、日付列は（[, -1] 記法で）削除します。
  • plot.zoo() を使って、Red Sox の得点（boston_score）と対戦相手の得点（opponent_score）を時系列でプロットします。これらのプロットから、どのような傾向が読み取れますか？