Manipuler des séries temporelles en R

Ici, vous apprendrez à extraire des attributs clés d’une série temporelle, comme l’intervalle de temps couvert par les données et la fréquence d’échantillonnage, afin de mieux comprendre vos données. Vous découvrirez aussi le package zoo, qui propose des outils et fonctions pour créer et manipuler des objets de séries temporelles. De nombreuses applications de data science en R utilisent le paradigme des data frames ; vous apprendrez à convertir un data frame en série temporelle et inversement.

Vous verrez comment extraire une fenêtre d’une série temporelle pour vous concentrer sur une période précise. Avec des données réelles, l’étendue temporelle de votre jeu de données peut dépasser vos besoins et encombrer vos visualisations. Vous échantillonnerez des séries à divers rythmes, par exemple chaque minute, heure, mois ou année. En agrégeant vos données, vous dégagerez les tendances générales à l’aide du package xts. Vous apprendrez également des méthodes d’« imputation » — remplir les valeurs manquantes avec une constante, la méthode LOCF ou l’interpolation linéaire.

Vous apprendrez à créer des fenêtres « glissantes » qui se déplacent avec les données, ce qui permet de résumer les tendances au fil du temps, par exemple la moyenne sur plusieurs mois d’observations ou la somme sur plusieurs semaines de ventes. Des statistiques globales comme la moyenne, la médiane, la somme ou le maximum n’indiquent pas toujours comment les données évoluent dans le temps ; les fenêtres glissantes vous permettront de calculer des statistiques dynamiquement. En plus des fenêtres glissantes, vous apprendrez à créer des fenêtres cumulatives, qui montrent comment ces statistiques convergent vers leur valeur finale.