1. Nauka
    2. /
  2. Projekty
    3. /
  3. Studium przypadku: analiza danych szeregów czasowych miasta w R
Connected

ćwiczenie

Kodowanie i wizualizacja danych Red Sox

Po przeanalizowaniu danych dotyczących lotów, pogody i gospodarki twój klient chce mieć pełen obraz sytuacji. Naturalnie prosi cię o zebranie danych na temat najważniejszych drużyn sportowych Bostonu: Boston Red Sox (baseball), New England Patriots (futbol amerykański), Boston Bruins (hokej) i Boston Celtics (koszykówka). W tym rozdziale przygotujesz dane o harmonogramie i wynikach wszystkich meczów tych drużyn z lat 2010–2015. To doskonała okazja, żeby jeszcze lepiej opanować manipulowanie danymi szeregów czasowych!

Na początek zebrałeś dane o meczach Boston Red Sox z lat 2010–2015. W tym ćwiczeniu przyjrzysz się tym danym, zakodуjesz je do formatu xts i zwizualizujesz wybrane trendy. Ramka danych redsox jest dostępna w twoim środowisku.

Instrukcje

100 XP
  • Użyj funkcji summary(), żeby wyświetlić podstawowe statystyki opisowe dla danych redsox. Zwróć szczególną uwagę na kolumnę z datą i sprawdź, czy w danych brakuje wartości (NA).
  • Gdy upewnisz się, że dane redsox można przekonwertować do xts, zacznij od zakodowania kolumny date jako obiektu czasowego za pomocą as.Date().
  • Użyj as.xts(), aby przekonwertować dane redsox do xts – pamiętaj, żeby ustawić order.by na kolumnę date. Usuń też kolumnę z datą (notacja [, -1]), aby obiekt xts zawierał wyłącznie wartości liczbowe.
  • Użyj plot.zoo(), żeby zwizualizować wyniki Red Sox (boston_score) i wyniki przeciwników (opponent_score) w czasie. Jakie trendy możesz zaobserwować na tych wykresach?