Rolling 與 expanding 視窗都能提供時間序列中的關鍵統計量，以及這些統計量隨時間如何變化。兩種視窗計算都是時間序列分析中不可或缺的工具，所以了解各自的差異與特性很重要！
在這個練習中，你將把敘述與範例分類到最合適的類別：rolling 視窗、expanding 視窗，或兩者皆是！
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你將學到時間序列所代表的概念基礎、如何從時間序列取得資料的摘要統計，並在分析的探索步驟中，如何解讀時間序列圖。你也會學到如何在 R 物件中管理日期與時間資訊，以及如何套用一致的日期格式。
在這裡，你會學到如何擷取時間序列的關鍵屬性，例如資料涵蓋的時間範圍與取樣頻率，以便更了解你的資料。同時也會介紹 zoo 套件，其中包含建立與操作時間序列物件的工具與函式。許多 R 的資料科學應用採用 data frame 範式；你將學會如何在 data frame 與時間序列之間轉換。
你將學到如何從時間序列擷取一段視窗，聚焦於特定關注期間。處理真實世界的時間序列資料時，資料集的時間跨度往往超過所需，可能讓視覺化變得雜亂。你會以不同頻率取樣時間序列資料，例如每分鐘、每小時、每月或每年。進一步地，透過彙總資料並使用 xts 套件，你將看出資料的整體趨勢。你也會學到各種「插補」方法——用常數填補、LOCF 或線性內插來填入遺漏值。
你將學會建立會隨資料移動、也就是會「滾動」的時間序列視窗，讓你能跨時間彙整趨勢，例如連續數月觀測值的平均，或數週銷售額的總和。整體的摘要統計（如 mean、median、sum、maximum 等）並不一定能反映資料隨時間的變化；滾動視窗能讓你動態計算這些統計量。除了滾動視窗，你也會學到如何建立擴張視窗，用來觀察這些摘要統計如何逐步趨近其最終值。
當前練習
