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  3. 사례 연구: R로 도시 시계열 데이터 분석
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연습 문제

매사추세츠 실업률 데이터 다루기

이제 GDP와 미국 실업률 데이터에 시차, 차분, 롤링 값을 추가했으니, 이 기술을 실제 과제로 가져와 봅시다.

의뢰인은 보스턴 관광 산업과 관련된 정보를 원해요. 미국 전체 경제 데이터와 더불어, 매사추세츠(MA) 경제 데이터에서도 관련 지표를 준비하면 도움이 될 거예요.

이번 연습에서는 시계열 데이터 가공 기술을 활용해 MA 실업률에서 다음을 생성해 보겠습니다: 1년 시차, 6개월 1차 차분, 6개월 롤링 평균, 그리고 1년 롤링 최댓값. 의뢰인이 기다리고 있어요!

지침

100 XP
  • lag()를 사용해 MA 실업률(월별 unemployment 데이터의 ma 열)에 대해 1년 시차를 생성하세요. 1년치 관측값에 해당하도록 k 인수를 설정하는 것을 잊지 마세요. 이 지표를 unemployment 데이터에 ma_yearlag로 저장하세요.
  • diff()를 사용해 MA 실업률의 6개월 1차 차분을 생성하세요. unemployment 데이터에서 올바른 열을 지정해야 합니다. 이 지표를 unemployment 데이터에 ma_sixmonthdiff로 저장하세요.
  • rollapply()를 사용해 MA 실업률의 6개월 롤링 평균을 계산하세요. width와 FUN 인수에 알맞은 값을 지정해야 합니다. 이 지표를 unemployment 데이터에 ma_sixmonthavg로 저장하세요.
  • 또 한 번 rollapply()를 호출해 지난 1년 동안의 실업률 "최댓값"을 측정하세요. 이번에는 width 인수를 적절히 지정하고, FUN 인수를 max로 설정하세요. 이 최종 지표를 unemployment 데이터에 ma_yearmax로 저장하세요.
  • tail()을 사용해 unemployment 데이터의 마지막 1년치(n = 12)를 확인하세요.