Manipulando Dados de Séries Temporais em R

Você vai aprender as bases do que uma série temporal representa, como obter estatísticas descritivas sobre os dados em uma série temporal e como interpretar visualmente um gráfico de série temporal como parte da etapa de exploração da sua análise. Você também verá como gerenciar informações de data e hora dentro de objetos do R e formas de incorporar formatação consistente para datas.

Aqui, você vai aprender a obter atributos-chave de informações de séries temporais, como o intervalo de tempo dos dados e com que frequência os dados foram amostrados, para entender melhor seu conjunto de dados. Você também será apresentado ao pacote zoo, que contém ferramentas e funções para criar e manipular objetos de séries temporais. Muitas aplicações de data science em R usam o paradigma de data frame; você vai aprender a converter entre um data frame e uma série temporal.

Você vai ver como extrair uma janela de uma série temporal para focar em um período específico de interesse. Ao trabalhar com dados de séries temporais do mundo real, a duração do seu conjunto de dados pode cobrir mais informações do que você precisa, o que pode poluir suas visualizações. Você vai amostrar dados de séries temporais em diferentes taxas, como a cada minuto, hora, mês ou ano. Além disso, ao agregar seus dados, você vai aprender a ver as tendências gerais usando o pacote xts. Você também vai aprender métodos de imputação — preenchendo valores ausentes com preenchimento constante, LOCF ou interpolação linear.

Você vai aprender a criar janelas “deslizantes” de uma série temporal que se movem, ou “rolam” junto com os dados, tornando possível resumir tendências ao longo do tempo, como a média de meses sucessivos de observações ou a soma de várias semanas de vendas. Estatísticas descritivas globais, como média, mediana, soma, máximo e assim por diante, nem sempre revelam como os dados mudam ao longo do tempo, e janelas deslizantes permitem calcular estatísticas de forma dinâmica. Além das janelas deslizantes, você também vai aprender a criar janelas expansivas, que mostram como essas estatísticas se aproximam do seu valor final.