探索經濟資料
既然你已經探索過波士頓的天氣與航班模式，客戶希望你退一步，先準備一些經濟資料。你彙整了美國經濟的資料，包括國內生產毛額（GDP）與失業率，涵蓋整體美國，以及麻薩諸塞州（波士頓所在的州）。
一如往常，處理時間序列資料的第一步，是將資料轉為 xts 類別。在本練習中，你將檢視並編碼美國 GDP 的時間序列資料，這些資料已以 gdp 提供在你的工作環境中。
本練習屬於課程
個案研究：在 R 中分析城市時間序列資料
練習說明
- 使用
summary()檢視gdp資料的資訊。從輸出結果可以得到什麼結論？ - 開始將
gdp編碼為 xts：先把date欄位轉為時間物件。這裡看起來 GDP 是以季為單位，因此應使用 yearqtr 類別。 - 使用
as.xts()將gdp轉為 xts 物件。記得用date欄作為 xts 的索引，並以data[, 1]的下標格式在輸出中移除該欄位。 - 使用
plot.xts()檢視 GDP 隨時間的變化。圖中有什麼特別的地方嗎？
動手互動練習
試著完成這個範例程式碼，體驗一下這個練習。
# Get a summary of your GDP data
# Convert GDP date column to time object
gdp$date <- as.yearqtr(___)
# Convert GDP data to xts
gdp_xts <- as.xts(___[, -1], order.by = ___)
# Plot GDP data over time