評估航班趨勢

太棒了！你已經從 flights_xts 資料中擷取出不少資訊。將時間序列資料（以及從中衍生出的各種數值）視覺化，是任何時間序列分析的關鍵步驟，無論你關心的是股票報酬、使用者留存，或民調變化。

在右側，你會看到上一個練習所產生圖形的略為清理版本。根據這張圖，下列哪一項結論較為合理？

在下任何結論前，請先留意 plot.zoo() 產生的不同座標軸刻度。舉例來說，轉降（diverted）航班的刻度通常小得多（0－0.4%），而延誤航班的刻度則大得多（0－30%）。