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, kursun bir parçasıdır
Vaka Çalışması: R ile Şehir Zaman Serisi Verilerini Analiz Etme
Egzersiz talimatları
- Her ay geciken uçuşların yüzdesini hesaplamak için
flights_xtsüzerinde basit matematiksel ifadeler kullan. Bunuflights_xtsiçindepct_delayadlı 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_cancelve yönlendirilen uçuşlar içinpct_divert. - Üç eğilimi birlikte görmek için
plot.zoo()kullan. Bunu yapmak için, az önce oluşturduğun üç sütunu içerenflights_xtsalt kümesini seçmen gerekecek.
Uygulamalı etkileşimli egzersiz
Bu egzersizi bu örnek kodu tamamlayarak deneyin.
# 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("___", "___", "___")])