Funcții avansate ale xts

Create Your Free Account

or

By continuing, you accept our Terms of Use, our Privacy Policy and that your data is stored in the USA.

Acest exercițiu face parte din cursul

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

SkillTag.level.intermediateSkillTag.label

4.8+

Începe cursul gratuit

Ai fost angajat să înțelegi nevoile de călătorie ale turiștilor care vizitează zona Boston. Ca primă sarcină la acest loc de muncă, vei exersa abilitățile dobândite pentru manipularea seriilor de timp în R, explorând date despre zborurile care sosesc la Aeroportul Internațional Logan din Boston (BOS), folosind xts și zoo.

Exercise 1: Recapitularea elementelor fundamentale xts Exercise 2: Identifică seria temporală Exercise 3: Date despre zboruri Exercise 4: Identifică obiectul xts Exercise 5: Codificarea datelor despre zboruri Exercise 6: Manipularea și vizualizarea datelor Exercise 7: Explorarea datelor despre zboruri Exercise 8: Vizualizează datele despre zboruri Exercise 9: Calculează tendințe în serii de timp Exercise 10: Salvarea și exportul obiectelor xts Exercise 11: Analiza tendințelor zborurilor Exercise 12: Economisești timp - I Exercise 13: Economisind timp - II

În acest capitol, îți vei extinde colecția de serii de timp cu date meteorologice din zona Boston. Înainte de a putea realiza orice analiză, va trebui să efectuezi câteva operații de manipulare a datelor, inclusiv îmbinarea mai multor obiecte xts și izolarea anumitor perioade din date. O ocazie excelentă pentru mai multă practică!

Exercise 1: Îmbinarea datelor de tip serie temporală pe rânduri Exercise 2: Explorarea datelor de temperatură Exercise 3: Pașii următori - I Exercise 4: Îmbinarea cu rbind()Exercise 5: Vizualizarea iernilor din Boston Exercise 6: Îmbinarea datelor de tip serie temporală pe coloane Exercise 7: Subsetare și ajustarea periodicității Exercise 8: Generarea unei medii lunare Exercise 9: Utilizarea merge() și reprezentarea grafică în timp Exercise 10: Există o legătură între întârzierile zborurilor și temperatură?Exercise 11: Fluxul de lucru cu date de tip serie de timp Exercise 12: Pași următori - II Exercise 13: Extinde-ți datele Exercise 14: Există o legătură între întârzierile zborurilor și vizibilitate sau vânt?

Acum este momentul să mergi mai departe. Pe lângă întârzierile zborurilor, clientul tău este interesat de modul în care industria turistică din Boston este influențată de tendințele economice. Va trebui să manipulezi date din serii de timp privind indicatori economici, inclusiv PIB-ul pe cap de locuitor și rata șomajului, atât la nivel național în Statele Unite, cât și în Massachusetts (MA) în particular.

Exercise 1: Gestionarea valorilor lipsă Exercise 2: Explorarea datelor economice Exercise 3: Înlocuirea datelor lipsă – I Exercise 4: Înlocuirea datelor lipsă - II Exercise 5: Estimarea PIB-ului lipsă Exercise 6: Decalaj și diferențiere Exercise 7: Explorarea datelor despre șomaj Exercise 8: Decalajul șomajului Exercise 9: Diferențierea șomajului Exercise 10: Funcții de tip rolling Exercise 11: Adaugă o sumă rulantă discretă la datele PIB Exercise 12: Adaugă o medie glisantă continuă la datele privind șomajul Exercise 13: Manipularea datelor privind șomajul din Massachusetts

După ce ai epuizat celelalte opțiuni, clientul tău crede acum că industria turistică din Boston trebuie să fie legată de succesul echipelor sportive locale. În ultima ta sarcină din acest proiect, supervizorul tău ți-a cerut să compilezi date din serii de timp despre echipele sportive din Boston din ultimii câțiva ani.

Exercise 1: Funcții avansate ale xts

Exercițiul curent

Exercise 2: Codificarea și reprezentarea grafică a datelor Red Sox Exercise 3: Calculează o medie de închidere Exercise 4: Calculează și reprezintă grafic o medie sezonieră Exercise 5: Calculează și reprezintă grafic o medie mobilă Exercise 6: Comenzi de indexare în xts Exercise 7: Extrage meciurile de weekend Exercise 8: Calculează o medie mobilă pentru toate sporturile Exercise 9: Vizualizarea tendințelor sportive Exercise 10: Felicitări