immer wieder fummel ich an Zeitreihen rum: Ich habe eine Datensatz, bestehend aus Zählern mit (viertel-)stündlichen Zählwerten. Zusätzlich zu diesen Zählwerten habe ich einige Charakteristika der Zähler, z.B. privat oder geschäftlich, Personen (Alter, Geschlecht), oder Stadtteil.
Was mich v.a. interessiert sind Auffälligkeiten/Unterschiede, z.B. Fragen wie:
- gibt es einen Unterschied zwischen privat und geschäftlich, zwischen Zählern in Ort A und B, oder auch zwischen Wochentag und Wochenende, zwischen Ferientag und Schultag etc.
- mich interessieren fast ausschließlich Tagesverlaufskurven, also ich benötige z.B. auch fürs plotten immer 24 Stundenwerte. Darüber bin ich immer wieder gestolpert, da es für mich gefühlt immer sehr viel einfacher ist, einen Wert zu berechnen, als diese 24 Werte.
Bislang habe ich die Daten so organisiert, dass ich eine Datentabelle habe, in der zeilenweise dann die Messwerte stehen und "hintendran" die anderen Infos stehen.
Wenn ich nun z.B. Werktag mit Wochenende vergleichen will, dann habe ich mir einen Vektor gebastelt (z.B.:
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son <- 24*(rep(c(seq(6,28,by=7)), each=24))+c(1:24) Code: Alles auswählen
jul_werk_1p <- apply(haus[which(haus$V8786==1),werk_jul+1], 1, fmean) Die Frage, die ich mir stelle ist: Wie organisiere ich die Daten denn am geschicktesten, um dann die Auswertungen durchzuführen. Mir ist bei der Arbeit mit excel und Pivottabellen in völlig anderem Kontext gekommen, dass das auch für diesen Datensatz evtl. einfacher ist: Wenn ich jedem Messwert eines Zählers die Eigenschaften, z.B. Standort, Wochentag, Ferientag, etc. zuweise und dann später - typisch pivottabelle - in einer Abfrage reinschreibe: gib mir bitte Mittelwerte über Stunden (1-24) für alle Werte an Werktag, Ort X, Personen Y, dann ist das doch einfacher, als mich wie oben hinzuwursteln, oder? Oder ist das ein Denkfehler? Ich müsste dafür halt wieder den Datensatz völlig umbauen, bevor ich diese Art abfragen machen kann.
Habt Ihr dafür eine Einschätzung?
Vielen Dank schonmal und eine angenehme Woche!
Fabian
