处理马萨诸塞州失业率数据
现在，您已经为 GDP 和全美失业数据添加了滞后、差分和滚动值，是时候把这些技能应用到您的作业中了。
请记住，您的客户关注波士顿旅游业相关的信息。除了全美宏观经济数据，基于马萨诸塞州（MA）的经济数据构建一些相关指标也会很有帮助。
在本练习中，您将使用时间序列数据处理技能，为 MA 失业率生成：1 年期滞后、6 个月一阶差分、6 个月滚动平均、以及 1 年滚动最大值。您的客户正在等结果！
本练习是课程的一部分
案例研究：在 R 中分析城市时间序列数据
练习说明
- 使用
lag()为 MA 失业率（位于每月unemployment数据的ma列）生成 1 年期滞后。请将k参数设置为 1 年的观测数。将该指标保存到unemployment数据中，命名为ma_yearlag。 - 使用
diff()为 MA 失业率生成 6 个月一阶差分。请记得在unemployment数据中指定正确的列。将该指标保存为ma_sixmonthdiff。 - 使用
rollapply()计算 MA 失业率的 6 个月滚动平均。请为width和FUN参数提供合适的设置。将该指标保存为ma_sixmonthavg。 - 使用另一次
rollapply()调用，并适当设置width参数，计算过去 1 年内失业率的"历史最高值"。这一次将FUN参数设为max。将该最终指标保存为ma_yearmax。 - 使用
tail()查看unemployment数据的最近 1 年记录（n = 12）。
交互式实操练习
通过完成这段示例代码来试试这个练习。
# Add a one-year lag of MA unemployment
unemployment$ma_yearlag <-
# Add a six-month difference of MA unemployment
unemployment$ma_sixmonthdiff <-
# Add a six-month rolling average of MA unemployment
unemployment$ma_sixmonthavg <-
# Add a yearly rolling maximum of MA unemployment
unemployment$ma_yearmax <-
# View the last year of unemployment data