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경제 데이터 살펴보기

지금까지 보스턴의 날씨와 항공편 패턴을 살펴봤으니, 이제 한발 물러나 경제 데이터를 준비해 달라는 의뢰가 들어왔어요. 미국 전반의 국내총생산(GDP)과 실업률, 그리고 보스턴이 위치한 매사추세츠(주) 관련 데이터도 수집해 두었습니다.

시간대별 데이터 다루기의 첫 단계는 항상 데이터를 xts 클래스로 변환하는 것이에요. 이번 연습 문제에서는 작업 공간에 gdp로 제공된 미국 GDP 시계열 데이터를 점검하고 인코딩해 보겠습니다.

이 연습은 강의의 일부입니다

사례 연구: R로 도시 시계열 데이터 분석

강의 보기

연습 안내

  • summary()로 gdp 데이터 정보를 확인하세요. 출력 결과로부터 무엇을 알 수 있나요?
  • gdp를 xts로 인코딩하는 첫 단계로 date 열을 시간 객체로 변환하세요. 이 데이터는 분기별로 보이므로 yearqtr 클래스를 사용하면 됩니다.
  • as.xts()를 사용해 gdp를 xts 객체로 변환하세요. xts 객체의 인덱스는 date 열로 지정하고, data[, 1] 서브셋 형식을 사용해 그 열을 xts 결과에서 제외하는 것을 잊지 마세요.
  • plot.xts()로 시간에 따른 GDP를 시각화하세요. 그래프에서 눈에 띄는 점이 있나요?

실습형 인터랙티브 연습

이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.

# 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
코드 편집 및 실행