After doing these courses, I feel confident creating professional visualizations and dashboards
Shoebur RahmanProcurement Specialist, Giz Bangladesh
Descrierea cursului
Află totul despre datele de tip serie temporală
Lucrul cu datele care se schimbă în timp este o abilitate esențială în știința datelor. Acest tip de date este cunoscut ca o serie temporală. Vei învăța bazele a ceea ce reprezintă o serie temporală, cum să obții statistici sumare despre datele dintr-o serie temporală și cum să interpretezi vizual o serie temporală.Stăpânește manipularea seriilor temporale cu zoo, lubridate și xts
Vei stăpâni utilizarea pachetelor zoo și lubridate pentru a importa, explora și vizualiza date de tip serie temporală în R. Vei învăța să extragi atributele cheie ale informațiilor din seriile temporale, cum ar fi perioada acelor date și frecvența cu care au fost eșantionate, dobândind totodată ușurință în conversia între data frame-uri și serii temporale. Mai mult, prin agregarea datelor tale, vei învăța să observi tendințele generale din date folosind pachetul xts.Perfecționează-ți abilitățile de subselectare
Vei învăța cum să extragi o fereastră dintr-o serie temporală pentru a te concentra pe o anumită perioadă de interes. Vei preleva date din serii temporale la diverse rate, cum ar fi la fiecare minut, oră, lună sau an. Vei învăța, de asemenea, metode de „imputare” a datelor tale – completarea valorilor lipsă cu umplere constantă, LOCF sau metode de interpolare liniară. Vei învăța, de asemenea, să creezi ferestre „rolling” ale unei serii temporale care se deplasează, sau „rulează”, odată cu datele, făcând posibilă sintetizarea tendințelor din date de-a lungul timpului. Vei învăța, de asemenea, cum să creezi ferestre glisante, care arată cum aceste statistici sumare se apropie de valoarea lor finală.Cerințe prealabile
Curriculum
Structura cursului
1
Ce sunt datele de tip serie de timp?
Vei învăța bazele a ceea ce reprezintă o serie de timp, cum să extragi statistici sumare din datele unei serii de timp și cum să interpretezi vizual un grafic de serie de timp în etapa de explorare a analizei. Vei vedea, de asemenea, cum să gestionezi informațiile despre dată și oră în cadrul obiectelor R și cum să aplici formate consistente pentru date calendaristice.
- Ce sunt datele de tip serie de timp?50 XP
- Reprezentarea grafică a seriilor de timp cu autoplot100 XP
- Sumar al seriei de timp100 XP
- Interpretarea graficelor de serii de timp100 XP
- Clase de date temporale în R50 XP
- Găsirea clasei50 XP
- Funcțiile is-dot100 XP
- as_date din lubridate100 XP
- Formatarea datelor calendaristice în R50 XP
- Specificații de conversie100 XP
- Parsarea și formatarea datelor calendaristice100 XP
2
Manipularea seriilor de timp cu zoo
Vei învăța să extragi atributele principale ale unei serii de timp – intervalul de timp acoperit de date și frecvența de eșantionare – pentru a înțelege mai bine datele tale. Vei fi introdus și în pachetul zoo, care conține instrumente și funcții pentru crearea și manipularea obiectelor de tip serie de timp. Multe aplicații de știință a datelor în R folosesc paradigma cadrelor de date; vei învăța cum să faci conversia între un cadru de date și o serie de timp.
3
Indexarea obiectelor de tip serie de timp
Vei învăța cum să extragi un subset dintr-o serie de timp pentru a te concentra pe o perioadă de interes. Vei descoperi că, atunci când lucrezi cu date reale de tip serie de timp, intervalul de timp al setului de date poate conține mai multe informații decât ai nevoie, ceea ce poate îngreuna vizualizările. Vei eșantiona datele de tip serie de timp la rate diferite – de exemplu, la fiecare minut, oră, lună sau an. Mai mult, prin agregarea datelor, vei învăța să identifici tendințele generale folosind pachetul xts. Vei învăța și metode de „imputare" a datelor – completarea valorilor lipsă cu umplere constantă, LOCF sau interpolare liniară.
4
Ferestre mobile și ferestre în expansiune
Vei învăța să creezi ferestre „mobile" ale unei serii de timp, care se deplasează odată cu datele, permițând rezumarea tendințelor în timp – de exemplu, media pe mai multe luni de observații sau suma pe mai multe săptămâni de vânzări. Statisticile sumare globale, precum media, mediana, suma, maximul și altele, nu oferă întotdeauna informații despre modul în care datele se modifică în timp; ferestrele mobile îți permit să calculezi statistici în mod dinamic. Pe lângă ferestrele mobile, vei învăța și cum să creezi ferestre în expansiune, care arată cum aceste statistici sumare se apropie de valoarea lor finală.
R
Manipularea datelor de tip serie de timp în R
Curs
finalizat
