After doing these courses, I feel confident creating professional visualizations and dashboards
Shoebur RahmanProcurement Specialist, Giz Bangladesh
Descrizione del corso
Scopri tutto sui dati delle serie temporali
Lavorare con dati che cambiano nel tempo è una competenza fondamentale nella scienza dei dati. Questo tipo di dati si chiama serie temporale. Imparerai le basi di cosa rappresenta una serie temporale, come recuperare statistiche riassuntive sui dati in una serie temporale e come interpretare visivamente una serie temporale.Diventa un esperto nella manipolazione delle serie temporali con zoo, lubridate e xts
Imparerai a usare i pacchetti zoo e lubridate per importare, esplorare e visualizzare i dati delle serie temporali in R. Imparerai a recuperare le caratteristiche principali delle informazioni delle serie temporali, come il periodo di quei dati e la frequenza con cui sono stati campionati, acquisendo dimestichezza nella conversione tra data frame e serie temporali. Inoltre, mettendo insieme i tuoi dati, imparerai a vedere le tendenze generali nei dati usando il pacchetto xts.Migliora le tue abilità nel sottocampionamento
Imparerai come estrarre un sottoinsieme da una serie temporale per concentrarti su un periodo specifico che ti interessa. Potrai campionare i dati delle serie temporali a intervalli diversi, tipo ogni minuto, ora, mese o anno. Imparerai anche come "imputare" i tuoi dati, cioè riempire i valori mancanti con metodi come il riempimento costante, LOCF o l'interpolazione lineare. Imparerai anche a creare finestre "scorrevoli" di una serie temporale che si muovono, o "scorrono", insieme ai dati, rendendo possibile riassumere le tendenze dei dati nel tempo. Imparerai anche come creare finestre espandibili, che mostrano come queste statistiche riassuntive si avvicinano al loro valore finale.Prerequisiti
Curriculum
Programma del corso
1
Che cos'è una serie temporale?
Imparerai le basi di cosa rappresenta una serie temporale, come ottenere statistiche riassuntive sui dati in una serie temporale e come interpretare visivamente un grafico di serie temporali come parte della fase di esplorazione della tua analisi. Vedrai anche come gestire informazioni di data e ora all'interno degli oggetti R e come applicare una formattazione coerente alle date.
- Che cos'è una serie temporale?50 XP
- Rappresentare serie temporali con autoplot100 XP
- Riepilogo della serie temporale100 XP
- Interpretare i grafici delle serie temporali100 XP
- Classi di dati temporali in R50 XP
- Individuare la classe50 XP
- Funzioni is-dot100 XP
- as_date di lubridate100 XP
- Formattare le date in R50 XP
- Specifiche di conversione100 XP
- Analisi e formattazione delle date100 XP
2
Manipolare serie temporali con zoo
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.
3
Indicizzare oggetti di serie temporali
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.
4
Finestre mobili ed espanse
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.
R
Manipolare dati di serie temporali in R
Corso
completato
