library(eurostat) library(dplyr) library(ggplot2) library(knitr) library(kableExtra) library(lubridate)

Завантажуємо дані

unemployment_data <- get_eurostat(“une_rt_m”)

Перевіряємо назви стовпців

names(unemployment_data) # Зазвичай: “geo”, “time”, “values”, “s_adj”, “sex”, “age”

Фільтруємо і перетворюємо дату

unemployment_data <- unemployment_data %>% filter(s_adj == “SA”, sex == “T”, age == “Y15-74”) %>% mutate( time = as.character(time), # перетворюємо на character Date = ymd(paste0(time, “-01”)) # створюємо Date ) %>% select(Date, geo, values)

Перейменування колонок

colnames(unemployment_data) <- c(“Date”, “Country”, “Unemployment_rate”)

Перші рядки таблиці

head(unemployment_data) %>% kable(caption = “Údaje o nezamestnanosti (2013–2023)”) %>% kable_styling(full_width = FALSE, bootstrap_options = c(“striped”,“hover”))

Середня безробітність по країнах

avg_unemployment <- unemployment_data %>% group_by(Country) %>% summarise(Average_rate = mean(Unemployment_rate, na.rm=TRUE)) %>% arrange(desc(Average_rate))

kable(head(avg_unemployment,10), caption=“Top 10 krajín s najvyššou priemernou nezamestnanosťou”) %>% kable_styling(full_width = FALSE, bootstrap_options = c(“striped”,“hover”))

Графік для Словаччини

slovakia_plot <- unemployment_data %>% filter(Country == “SK”) %>% ggplot(aes(x=Date, y=Unemployment_rate)) + geom_line(color=“blue”, size=1) + theme_minimal() + labs(title=“Vývoj miery nezamestnanosti na Slovensku (2013–2023)”, x=“Rok”, y=“Nezamestnanosť (%)”)

print(slovakia_plot)