Name: Fallstudie: Zeitreihendaten von Städten in R analysieren
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Kursbeschreibung

In diesem Kurs vertiefst du dein Wissen zu Zeitreihen anhand interaktiver Übungen und spannender Datensätze. Du erkundest verschiedene Datensätze über Boston, darunter Daten zu Flügen, Wetter, wirtschaftlichen Trends und lokalen Sportteams.

Voraussetzungen

Manipulating Time Series Data in R

Lernprogramm

Kursübersicht

Flugdaten

Du wurdest engagiert, um die Reisebedürfnisse von Tourist:innen im Großraum Boston zu verstehen. Als erste Aufgabe übst du die in R gelernten Fähigkeiten zur Zeitreihenmanipulation, indem du mit xts & zoo Daten zu ankommenden Flügen am Logan International Airport (BOS) in Boston untersuchst.

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Wetterdaten

In diesem Kapitel erweiterst du deine Sammlung an Zeitreihendaten um Wetterdaten aus dem Raum Boston. Bevor du mit Analysen starten kannst, musst du einige Datenaufbereitungen vornehmen, darunter das Zusammenführen mehrerer xts-Objekte und das Isolieren bestimmter Zeitabschnitte. Eine super Gelegenheit für zusätzliche Praxis!

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Wirtschaftsdaten

Jetzt geht es über den Tellerrand hinaus. Neben Flugverspätungen interessiert sich dein Auftraggeber dafür, wie sich wirtschaftliche Trends auf Bostons Tourismusbranche auswirken. Du wirst Zeitreihendaten zu Wirtschaftsindikatoren aufbereiten, darunter das BIP pro Kopf und die Arbeitslosigkeit in den USA insgesamt und speziell in Massachusetts (MA).

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Sportdaten

Nachdem andere Optionen ausgeschöpft sind, ist dein Auftraggeber nun überzeugt, dass Bostons Tourismus mit dem Erfolg der lokalen Sportteams zusammenhängt. In deiner letzten Aufgabe für dieses Projekt bittet dich deine Leitung, Zeitreihendaten zu Bostons Sportteams der vergangenen Jahre zusammenzustellen.