BaşlayınÜcretsiz Başlayın

Zaman serisi eğilimlerini hesapla

xts nesnelerinin en faydalı özelliklerinden biri, zaman boyunca basit matematiksel işlemler yapabilmektir. Uçuş verilerinde, her ay geciken, iptal edilen veya başka bir havalimanına yönlendirilen uçuşların yüzdesini hesaplamak değerli bir metriktir.

Bu egzersizde, verilerini kullanarak Boston’a geç gelen uçuşların yüzdesini içeren yeni bir zaman serisi sütunu oluşturacaksın. Ardından bu metrik için bir grafik üretecek ve sonrasında iptal ve yönlendirme metriklerini de hesaplayacaksın.

Bu egzersiz

Vaka Çalışması: R ile Şehir Zaman Serisi Verilerini Analiz Etme

kursunun bir parçasıdır
Kursu Görüntüle

Egzersiz talimatları

  • Her ay geciken uçuşların yüzdesini hesaplamak için flights_xts üzerinde basit matematiksel ifadeler kullan. Bunu flights_xts içinde pct_delay adlı yeni bir sütun olarak kaydet.
  • Her ay geciken uçuş yüzdesini görüntülemek için plot.xts() kullan.
  • Yukarıdaki hesaplamanı tekrarlayarak xts nesnende iki ek veri sütunu üret: iptaller için pct_cancel ve yönlendirilen uçuşlar için pct_divert.
  • Üç eğilimi birlikte görmek için plot.zoo() kullan. Bunu yapmak için, az önce oluşturduğun üç sütunu içeren flights_xts alt kümesini seçmen gerekecek.

Uygulamalı interaktif egzersiz

Bu örnek kodu tamamlayarak bu egzersizi bitirin.

# Calculate percentage of flights delayed each month: pct_delay
flights_xts$pct_delay <- (___ / ___) * 100

# Use plot.xts() to view pct_delay over time


# Calculate percentage of flights cancelled each month: pct_cancel


# Calculate percentage of flights diverted each month: pct_divert


# Use plot.zoo() to view all three trends over time
plot.zoo(x = ___[ , c("___", "___", "___")])
Kodu Düzenle ve Çalıştır