在本練習中，你將使用交通資料集。我已把重型與輕型車輛的欄位合併為一個 "vehicle" 欄位，因為我們先前已看到這兩者的表現幾乎一致。
"vehicle"
你會先繪製資料，再視覺化自相關，最後根據產生的圖回答幾個問題。
資料已提供為 traffic。
traffic
本練習屬於課程
試著完成這個範例程式碼，體驗一下這個練習。
# Plot traffic dataset traffic[:____].____() # Show plot ____
在本章中，你會先瞭解什麼是 IoT 資料。 接著，你會學習如何透過 REST API 取得 IoT 資料，並使用 MQTT 資料串流即時蒐集資料。
在第二章中，你會回頭檢視第一章所蒐集的資料。你會將資料視覺化，並學到在處理資料串流時時間戳記的重要性。你也會在 MQTT 資料串流上實作快取。
在本章中，你將合併多個不同時間間隔的資料來源。 然後，你會分析資料以偵測關聯性、離群值與趨勢。
當前練習
在最後一章中，你會使用前幾章分析過的資料來建立機器學習 pipeline。接著你會學習如何把這個 pipeline 實作到資料串流中，以進行即時預測。