Manipulowanie danymi szeregów czasowych w R

Dowiedz się wszystkiego o danych szeregów czasowych

Praca z danymi, które zmieniają się w czasie, to kluczowa umiejętność w data science. Ten rodzaj danych jest znany jako szereg czasowy. Nauczysz się podstaw tego, co reprezentuje szereg czasowy, jak pobierać statystyki podsumowujące dane w szeregu czasowym oraz jak wizualnie interpretować szereg czasowy.

Opanuj manipulację szeregami czasowymi z zoo, lubridate i xts

Opanujesz korzystanie z pakietów zoo i lubridate do importowania, eksplorowania i wizualizowania danych szeregów czasowych w R. Nauczysz się pobierać kluczowe atrybuty informacji o szeregach czasowych, takie jak okres tych danych i częstotliwość ich próbkowania, a po drodze nabierzesz biegłości w konwertowaniu między ramkami danych a szeregami czasowymi. Ponadto, agregując swoje dane, nauczysz się dostrzegać ogólne trendy w danych za pomocą pakietu xts.

Doskonal swoje umiejętności tworzenia podzbiorów

Dowiesz się, jak wyodrębnić okno z szeregu czasowego, aby skupić się na konkretnym interesującym okresie. Będziesz pobierać próbki danych szeregów czasowych z różną częstotliwością, na przykład co minutę, godzinę, miesiąc lub rok. Nauczysz się także metod „imputacji” danych – uzupełniania brakujących wartości za pomocą stałego wypełnienia, LOCF lub metod interpolacji liniowej. Nauczysz się także tworzyć „rolling” okna szeregu czasowego, które przesuwają się wraz z danymi, umożliwiając podsumowywanie trendów w danych w czasie. Nauczysz się również, jak tworzyć okna rozszerzające się, które pokazują, jak te statystyki podsumowujące zbliżają się do swojej końcowej wartości.