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실업률 데이터 탐색

이제 결측값을 다루는 기본 절차를 복습했으니, 새로운 시계열 데이터를 바로바로 살펴보고 정리하기가 훨씬 쉬워졌습니다.

이번 연습에서는 미국 전체와 매사추세츠주(MA)의 실업률 데이터를 탐색하고, 정리하고, 시각화하면서 연습을 더 해 보겠습니다. 이 데이터를 담은 xts 객체 unemployment가 작업 공간에 준비되어 있습니다.

이 연습은 강의의 일부입니다

사례 연구: R로 도시 시계열 데이터 분석

강의 보기

연습 안내

  • summary()로 unemployment 데이터의 요약 정보를 확인하세요. 출력된 NA's 개수에 특히 주의하세요. 또한 시간 인덱스의 min과 max 값은 데이터가 다루는 기간을 알려줍니다.
  • na.approx()를 사용해 선형 보간으로 실업률 데이터의 결측값을 제거하세요. 보간된 값을 unemployment 객체에 다시 저장하세요.
  • plot.zoo()로 unemployment 데이터를 그리세요. 미국 전체와 매사추세츠 데이터를 같은 그래프에 표시하려면 plot.type을 "single"로 지정하세요. lty 인수와 legend() 호출은 그대로 두세요.

실습형 인터랙티브 연습

이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.

# View a summary of your unemployment data


# Use na.approx to remove missing values in unemployment data
unemployment <- 

# Plot new unemployment data
plot.zoo(___, plot.type = "___", lty = lty)
legend("topright", lty = lty, legend = labels, bg = "white")
코드 편집 및 실행