Próximos passos - II

Seus dados de temperatura revelaram alguns caminhos promissores para investigar as causas de atrasos e cancelamentos de voos. No entanto, seu cliente insiste que os padrões de chegada de voos em Boston são influenciados por visibilidade e vento, não por temperatura. Antes de avançar, você vai precisar coletar mais dados.

Depois de uma pesquisa extensa, você identificou dados relevantes sobre as médias semanais de visibilidade e velocidade do vento na região de Boston. Quais dos passos a seguir você tomaria antes de unir esses dados ao seu objeto xts mensal existente, flights_temps?

1. Codificar os dados como um objeto xts com um índice baseado em tempo.
2. Converter os dados para periodicidade mensal usando to.period() com a primeira observação por semana.
3. Garantir que cada objeto de dados tenha apenas uma única coluna de informação.
4. Converter os dados para periodicidade mensal usando split() e lapply() para gerar médias mensais.
5. Verificar a periodicidade e a duração dos seus objetos xts antes de usar merge().
6. Remover as informações de temperatura existentes de flights_temps antes de usar merge().