Khám phá dữ liệu nhiệt độ
Bây giờ bạn đã hiểu sơ về dữ liệu flights và ôn lại các thao tác cơ bản với dữ liệu chuỗi thời gian, nhiệm vụ tiếp theo là khám phá các mẫu thời tiết ở khu vực Boston để xem yếu tố nào có thể ảnh hưởng đến việc chậm và hủy chuyến bay. Để làm được điều này, bạn sẽ cần tổng hợp và xử lý thêm một số dữ liệu chuỗi thời gian.
Trong bài tập này, bạn sẽ khám phá dữ liệu nhiệt độ ở khu vực Boston, gồm nhiệt độ tối thiểu, trung bình và tối đa theo ngày theo thời gian. Các dữ liệu này được thu thập bằng gói weatherData trong R, gói này lấy dữ liệu công khai từ Weather Underground.
Trước khi tiếp tục thao tác với dữ liệu chuỗi thời gian, bước đầu tiên trong mọi phân tích dữ liệu là xem xét các đặc điểm cơ bản của dữ liệu. Cụ thể, bạn sẽ xem kỹ hai đối tượng dữ liệu nhiệt độ (temps_1 và temps_2) để hiểu chúng chứa những thông tin gì và bạn nên tiếp tục như thế nào.
Bài tập này là một phần của khóa học
Nghiên cứu tình huống: Phân tích dữ liệu chuỗi thời gian của thành phố bằng R
Hướng dẫn bài tập
- Gọi
str()hai lần để xem cấu trúc của từng đối tượng nhiệt độ:temps_1vàtemps_2. Hãy chú ý kỹ tới phần đầu ra! - Xem vài dòng đầu và cuối của
temps_1bằnghead()vàtail(). - Xem vài dòng đầu và cuối của
temps_2bằnghead()vàtail(). Hai đối tượng này có chứa dữ liệu tương tự nhau không?
Bài tập tương tác thực hành trực tiếp
Hãy thử làm bài tập này bằng cách hoàn thành đoạn mã mẫu này.
# View the structure of each object
str(___)
str(___)
# View the first and last rows of temps_1
head(___)
tail(___)
# View the first and last rows of temps_2