Nach diesen Kursen fühle ich mich sicher, professionelle Visualisierungen und Dashboards zu erstellen.
Shoebur RahmanBeschaffungsspezialist, Giz Bangladesh
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
Lernprogramm
Kursübersicht
1
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.
- xts-Grundlagen wiederholen50 XP
- Die Zeitreihe identifizieren50 XP
- Flugdaten100 XP
- Wähle das xts-Objekt aus50 XP
- Deine Flugdaten encodieren100 XP
- Daten manipulieren und visualisieren50 XP
- Deine Flugdaten erkunden100 XP
- Flugdaten visualisieren100 XP
- Zeitreihentrends berechnen100 XP
- xts-Objekte speichern und exportieren50 XP
- Flugtrends beurteilen50 XP
- Zeit sparen – I100 XP
- Zeit sparen – II100 XP
2
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!
3
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).
4
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.
R
Fallstudie: Zeitreihendaten von Städten in R analysieren
Kurs
abgeschlossen
