Name: Estudo de Caso: Analisando Séries Temporais de Cidades em R
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Descrição do curso

Neste curso, você vai aprofundar seu conhecimento sobre séries temporais por meio de exercícios interativos e conjuntos de dados interessantes. Você explorará uma variedade de dados sobre Boston, incluindo informações sobre voos, clima, tendências econômicas e times esportivos locais.

Pré-requisitos

Manipulating Time Series Data in R

Programa de estudos

Conteúdo do curso

Dados de Voos

Você foi contratado para entender as necessidades de viagem de turistas que visitam a região de Boston. Como sua primeira tarefa no trabalho, você vai praticar as habilidades que aprendeu para manipulação de séries temporais em R, explorando dados de voos que chegam ao Aeroporto Internacional Logan (BOS), usando xts e zoo.

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Dados de Clima

Neste capítulo, você vai ampliar sua biblioteca de séries temporais para incluir dados de clima da região de Boston. Antes de fazer qualquer análise, será preciso realizar alguma manipulação de dados, incluindo combinar vários objetos xts e isolar certos períodos dos dados. É uma ótima oportunidade para praticar mais!

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Dados Econômicos

Agora é hora de ir além. Além de atrasos de voos, seu cliente quer saber como a indústria do turismo de Boston é afetada por tendências econômicas. Você precisará manipular algumas séries temporais de indicadores econômicos, incluindo PIB per capita e desemprego nos Estados Unidos em geral e em Massachusetts (MA) em particular.

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Dados Esportivos

Depois de esgotar outras possibilidades, seu cliente agora acredita que a indústria do turismo de Boston deve estar relacionada ao desempenho dos times esportivos locais. Na sua tarefa final neste projeto, sua supervisora pediu que você reúna algumas séries temporais sobre os times de Boston nos últimos anos.