Manipolare dati di serie temporali in R

Qui imparerai a recuperare gli attributi chiave delle informazioni di una serie temporale, come l'intervallo temporale dei dati e la frequenza di campionamento, per comprendere meglio i tuoi dati. Ti verrà inoltre presentato il pacchetto zoo, che contiene strumenti e funzioni per creare e manipolare oggetti di serie temporali. Molte applicazioni di data science in R usano il paradigma del data frame; imparerai come convertire tra un data frame e una serie temporale.

Vedrai come estrarre una finestra da una serie temporale per concentrarti su un determinato periodo di interesse. Noterai che, lavorando con serie temporali reali, l'arco temporale del tuo insieme di dati può coprire più informazioni del necessario, appesantendo le visualizzazioni. Campionerai i dati della serie temporale a varie frequenze, ad esempio ogni minuto, ora, mese o anno. Inoltre, aggregando i dati, imparerai a cogliere le tendenze generali utilizzando il pacchetto xts. Imparerai anche metodi di "imputazione" dei dati, ovvero come colmare i valori mancanti con riempimento costante, LOCF o l'interpolazione lineare.

Imparerai a creare finestre “mobili” di una serie temporale che si spostano, o "rotolano", insieme ai dati, rendendo possibile riassumere le tendenze nel tempo, come la media su più mesi di osservazioni o la somma su diverse settimane di vendite. Le statistiche riassuntive globali, come media, mediana, somma, massimo e così via, non sempre mostrano come i dati cambiano nel tempo; le finestre mobili ti permetteranno di calcolare statistiche in modo dinamico. Oltre alle finestre mobili, imparerai anche a creare finestre espanse, che mostrano come queste statistiche riassuntive si avvicinano al loro valore finale.