ÎncepețiÎncepe gratuit

Explorarea datelor despre șomaj

Acum că ai trecut în revistă pașii de bază pentru gestionarea datelor lipsă, poți examina și curăța mai ușor date noi de tip serie temporală.

În acest exercițiu, vei exersa puțin mai mult explorând, curățând și reprezentând grafic date despre șomaj, atât la nivel național în Statele Unite, cât și în Massachusetts (MA) în particular. Un obiect xts care conține aceste date, unemployment, este disponibil în spațiul tău de lucru.

Acest exercițiu face parte din cursul

Studiu de caz: Analiza seriilor de timp pentru un oraș în R

Vezi cursul

Instrucțiuni pentru exercițiu

  • Vizualizează informații sumare despre datele tale unemployment folosind summary(). Acordă atenție sporită numărului de NA-uri identificate în rezultat. Observă și că valorile min și max ale indexului temporal îți indică perioada acoperită de date.
  • Folosește na.approx() pentru a elimina valorile lipsă din datele despre șomaj prin interpolare liniară. Salvează rezultatele înapoi în obiectul tău unemployment.
  • Folosește plot.zoo() pentru a reprezenta grafic datele tale unemployment. Specifică plot.type ca "single" pentru a afișa atât datele la nivel național, cât și cele specifice Massachusetts-ului pe același grafic. Păstrează argumentul lty și apelul la legend() așa cum sunt.

Exercițiu interactiv practic

Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.

# 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")
Editează și rulează codul