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

ćwiczenie

Eksploracja danych o temperaturze

Wiesz już nieco o danych dotyczących lotów (flights) i odświeżyłeś podstawy manipulacji danymi szeregów czasowych. Czas na kolejne zadanie: zbadanie wzorców pogodowych w rejonie Bostonu, aby zrozumieć, co może wpływać na opóźnienia i odwołania lotów. W tym celu trzeba będzie zebrać i przetworzyć dodatkowe dane szeregów czasowych.

W tym ćwiczeniu przeanalizujesz dane o temperaturze w rejonie Bostonu – obejmują one dzienne wartości minimalne, średnie i maksymalne temperatury w czasie. Dane te zebrano za pomocą pakietu R weatherData, który pobiera publicznie dostępne dane z serwisu Weather Underground.

Zanim przejdziesz do manipulacji danymi szeregów czasowych, zrób to, co zawsze na początku analizy: przyjrzyj się podstawowym właściwościom danych. Dokładniej zbadasz dwa obiekty z danymi o temperaturze (temps_1 i temps_2), aby sprawdzić, jakie informacje zawierają i jak najlepiej z nimi postępować.

Instrukcje

100 XP
  • Użyj funkcji str() dwukrotnie, aby zobaczyć strukturę każdego z obiektów: temps_1 i temps_2. Zwróć szczególną uwagę na wyniki!
  • Wyświetl pierwsze i ostatnie wiersze obiektu temps_1 za pomocą funkcji head() i tail().
  • Wyświetl pierwsze i ostatnie wiersze obiektu temps_2 za pomocą funkcji head() i tail(). Czy oba obiekty zawierają podobne dane?