Lewati ke konten utama

Kursus

Studi Kasus: Menganalisis Data Deret Waktu Kota di R

MenengahTingkat Keterampilan

Diperbarui 01/2026

Perkuat pemahaman Anda tentang topik-topik yang dibahas dalam Manipulating Time Series in R menggunakan data studi kasus nyata.

Mulai Kursus Gratis

RProbability & Statistics

4 jam

12 videos

50 Latihan

3,950 XP

14,091

Pernyataan Pencapaian

Dipercaya oleh para pelajar di ribuan perusahaan

Melatih Tim?

Coba untuk Bisnis

Deskripsi Kursus

Dalam kursus ini, Anda akan memperkuat pengetahuan tentang topik deret waktu melalui latihan interaktif dan himpunan data yang menarik. Anda akan mengeksplorasi berbagai himpunan data tentang Boston, termasuk data penerbangan, cuaca, tren ekonomi, dan tim olahraga lokal.

Persyaratan

Manipulating Time Series Data in R

1

Data Penerbangan

Anda direkrut untuk memahami kebutuhan perjalanan wisatawan yang berkunjung ke wilayah Boston. Sebagai tugas pertama, Anda akan mempraktikkan keterampilan manipulasi data deret waktu di R dengan mengeksplorasi data penerbangan yang tiba di Bandar Udara Internasional Logan Boston (BOS) menggunakan xts & zoo.

Tinjauan dasar-dasar xts

Identifikasi deret waktu

Data penerbangan

Pilih objek xts

Menyandikan data penerbangan Anda

Memanipulasi dan memvisualisasikan data Anda

Menjelajahi data penerbangan Anda

Visualisasikan data penerbangan

Hitung tren deret waktu

Menyimpan dan mengekspor objek xts

Menilai tren penerbangan

Menyimpan waktu - I

Menghemat waktu - II

2

Data Cuaca

Pada bab ini, Anda akan memperluas pustaka data deret waktu dengan memasukkan data cuaca di wilayah Boston. Sebelum melakukan analisis, Anda perlu melakukan beberapa manipulasi data, termasuk menggabungkan beberapa objek xts dan mengisolasi periode tertentu dari data. Ini kesempatan yang sangat baik untuk lebih banyak berlatih!

Menggabungkan data deret waktu berdasarkan baris

Menjelajahi data suhu

Langkah selanjutnya - I

Menggabungkan dengan rbind()

Memvisualisasikan musim dingin di Boston

Menggabungkan data deret waktu berdasarkan kolom

Subset dan penyesuaian periodisitas

Membuat rata-rata bulanan

Menggunakan merge() dan membuat plot dari waktu ke waktu

Apakah penundaan penerbangan terkait dengan suhu?

Alur kerja data deret waktu

Langkah berikutnya - II

Memperluas data Anda

Apakah keterlambatan penerbangan terkait dengan jarak pandang atau angin?

3

Data Ekonomi

Sekarang saatnya melangkah lebih jauh. Selain keterlambatan penerbangan, klien Anda tertarik pada bagaimana industri pariwisata Boston dipengaruhi oleh tren ekonomi. Anda perlu memanipulasi beberapa data deret waktu tentang indikator ekonomi, termasuk PDB per kapita dan pengangguran di Amerika Serikat secara umum dan Massachusetts (MA) pada khususnya.

Menangani nilai hilang

Menjelajahi data ekonomi

Ganti data hilang - I

Ganti data hilang - II

Mengestimasi PDB yang hilang

Lag dan diferensiasi

Menjelajahi data pengangguran

Lag pada tingkat pengangguran

Membedakan tingkat pengangguran

Fungsi rolling

Tambahkan jumlah rolling diskret ke data PDB

Tambahkan rerata rolling kontinu ke data pengangguran

Memanipulasi data pengangguran MA

4

Data Olahraga

Setelah menelusuri opsi lain, klien Anda kini meyakini industri pariwisata Boston berkaitan dengan keberhasilan tim olahraga lokal. Pada tugas terakhir proyek ini, atasan Anda meminta Anda menyusun beberapa data deret waktu tentang tim olahraga Boston selama beberapa tahun terakhir.

Fitur lanjutan xts

Menyandi dan memplot data Red Sox

Hitung rata-rata penutupan

Hitung dan plot rerata musiman

Hitung dan plot rata-rata bergulir

Perintah pengindeksan di xts

Ekstrak pertandingan akhir pekan

Hitung rata-rata bergulir di semua cabang olahraga

Melihat tren olahraga

Studi Kasus: Menganalisis Data Deret Waktu Kota di R

Kursus
Selesai

Memperoleh Surat Keterangan Prestasi

Tambahkan kredensial ini ke profil LinkedIn, resume, atau CV Anda
Bagikan di media sosial dan dalam penilaian kinerja AndaDaftar sekarang

Bergabung dengan 19 juta pelajar dan mulai Studi Kasus: Menganalisis Data Deret Waktu Kota di R Hari Ini!

Kembangkan keterampilan data Anda dengan DataCamp untuk Mobile

Buat kemajuan di mana saja dengan kursus mobile kami dan tantangan coding harian 5 menit.