按时间作图是可视化数据中潜在关系的好方法。右侧展示的是比上一个练习稍复杂的图，这次还加入了每个月被取消航班所占的百分比。
基于该图，下列哪一项是关于航班与气温关系的合理结论？
本练习是课程的一部分
通过我们的互动练习之一，将理论转化为实践
您受聘来了解赴波士顿地区游客的出行需求。作为入职后的第一项任务，您将通过使用 xts 和 zoo 探索到达波士顿洛根国际机场（BOS）的航班数据，练习您已掌握的 R 时间序列数据处理技能。
在本章中，您将把时间序列数据"工具库"扩展到包含波士顿地区的天气数据。在开展分析之前，您需要进行一些数据处理，包括合并多个 xts 对象以及选取数据的特定时间段。这将是一次很好的巩固练习！
当前练习
现在该把视野放得更广一些。除了航班延误，您的客户还关心经济趋势如何影响波士顿的旅游业。您需要处理一些经济指标的时间序列数据，包括美国整体以及马萨诸塞州（MA）的人均 GDP 和失业率。
在用尽其他选项后，您的客户现在认为波士顿旅游业可能与当地体育球队的表现有关。在该项目的最后一项任务中，您的主管要求您整理近几年波士顿体育球队的时间序列数据。
