월별 및 분기별 데이터

R로 시계열 데이터 다루기

Harrison Brown

Graduate Researcher in Geography

날짜와 집계 데이터

날짜:

  • ISO 8601
  • 큰 단위 → 작은 단위
  • 2012-09-25

집계:

  • 월별 평균
  • 주별 최댓값
  • 일별 중앙값
  • 데이터의 전반적 추세와 패턴 표시

월별 데이터:

  • 어떤 날짜를 쓸까?
  • 2003년 1월 데이터:
    • 2003-01-01?
    • 2003-01-31?
    • 2003-01-15?
    • 2003-01
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연-월

월별 데이터:

laborday_2022 <- as_date('2022-09-05')
laborday_2021 <- as_date('2021-09-06')

lubridate::month(laborday_2022)

[1] 9

lubridate::month(laborday_2021)

[1] 9

zoo::yearmon 클래스:

  • 연-월 데이터
as.yearmon(laborday_2022)

[1] "Sep 2022"

as.yearmon(laborday_2021)

[1] "Sep 2021"
R로 시계열 데이터 다루기

zoo::yearmon

zoo::as.yearmon()

as.yearmon('2007-10-31')

[1] "Oct 2007"

laborday_2021 <- as_date('2022-09-06')
as.yearmon(laborday_2022)

[1] "Sep 2021"

lunchtime <-
  as.POSIXct('2022-09-21 13:30:00 EDT')
as.yearmon(lunchtime)

[1] "Sep 2022"

as.yearmon(2008.245)

[1] "Mar 2008"
R로 시계열 데이터 다루기

월별 데이터

"월별 매출" 데이터셋의 시계열 그래프 - 각 월로 집계한 가상의 매출 데이터. 그래프는 상승 추세를 보이며 매년 초에 계절적 피크가 있다.

class(index(monthly_sales))

[1] "yearmon"

monthly_sales

Jan 1990 209.8921
Feb 1990 209.1493
Mar 1990 214.5236
Apr 1990 206.0842
May 1990 202.5655
...
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zoo::yearqtr

zoo::yearqtr 클래스

as.yearqtr(2018.639)

[1] "2018 Q3"

eid_2022 <- as_date('2022-05-01')
as.yearqtr(eid_2022)

[1] "2022 Q2"

april_2003 <- as.yearmon("Apr 2003")
as.yearqtr(april_2003)

[1] "2003 Q2"

zoo::as.yearqtr('1990-10-30')

[1] NA
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분기별 데이터

"분기별 매출" 데이터셋의 시계열 그래프 - 각 분기로 집계한 가상의 매출 데이터. 그래프는 상승 추세를 보이며 매년 초에 계절적 피크가 있다.

quarterly_sales

1990 Q1 625.3594
1990 Q2 610.4269
1990 Q3 607.1768
1990 Q4 628.9146
1991 Q1 635.5531
...

class(index(quarterly_sales))

[1] "yearqtr"
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Ayo berlatih!

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