Đề bài

Làm việc với tập dữ liệu Econnomics và trực quan biến tỷ lệ thu nhập cá nhân psavert của người dân Mỹ. Chúng ta cần trực quan dữ liệu theo chuỗi thời gian để xem xét tỷ lệ thu nhập của người dân Mỹ tăng hay giảm từ năm 1965 đến năm 2015.

Tiền xử lý dữ liệu

Tải thư viện

library(ggplot2)
library(scales)
library(dplyr)
## 
## Attaching package: 'dplyr'
## The following objects are masked from 'package:stats':
## 
##     filter, lag
## The following objects are masked from 'package:base':
## 
##     intersect, setdiff, setequal, union
library(plotly)
## 
## Attaching package: 'plotly'
## The following object is masked from 'package:ggplot2':
## 
##     last_plot
## The following object is masked from 'package:stats':
## 
##     filter
## The following object is masked from 'package:graphics':
## 
##     layout

Tập dữ liệu

Hiển thị 4 dữ liệu đầu tiên

data("economics")
head(economics, n = 4)
## # A tibble: 4 × 6
##   date         pce    pop psavert uempmed unemploy
##   <date>     <dbl>  <dbl>   <dbl>   <dbl>    <dbl>
## 1 1967-07-01  507. 198712    12.6     4.5     2944
## 2 1967-08-01  510. 198911    12.6     4.7     2945
## 3 1967-09-01  516. 199113    11.9     4.6     2958
## 4 1967-10-01  512. 199311    12.9     4.9     3143

Hiển thị 4 dữ liệu cuối cùng

tail(economics, n = 4)
## # A tibble: 4 × 6
##   date          pce     pop psavert uempmed unemploy
##   <date>      <dbl>   <dbl>   <dbl>   <dbl>    <dbl>
## 1 2015-01-01 12046  319929.     7.7    13.2     8903
## 2 2015-02-01 12082. 320075.     7.9    12.9     8610
## 3 2015-03-01 12158. 320231.     7.4    12       8504
## 4 2015-04-01 12194. 320402.     7.6    11.5     8526

Trực quan dữ liệu dây

Chúng ta sử dụng dữ liệu line graph để thực hiện việc trực quan dữ liệu

ggplot(data = economics, mapping = aes(x = date, y = psavert)) +
  geom_line(color = "#f96a11", size = 0.7) +
  geom_smooth() +
  scale_x_date(date_breaks = "5 years", labels = date_format("%b-%y"))+
  labs(title = "Personal Saving Rate in USA from 1967 to 2015",
       subtitle = "5 years from 1967 to 2015",
       x = "",
       y = "Personal Saving Rate") +
  theme_minimal() -> p
## Warning: Using `size` aesthetic for lines was deprecated in ggplot2 3.4.0.
## ℹ Please use `linewidth` instead.
## This warning is displayed once every 8 hours.
## Call `lifecycle::last_lifecycle_warnings()` to see where this warning was
## generated.
ggplotly(p)
## `geom_smooth()` using method = 'loess' and formula = 'y ~ x'

Thực hành nội dung dữ liệu real

Tải thư viện quantmod

library(quantmod)
## Loading required package: xts
## Loading required package: zoo
## 
## Attaching package: 'zoo'
## The following objects are masked from 'package:base':
## 
##     as.Date, as.Date.numeric
## 
## ######################### Warning from 'xts' package ##########################
## #                                                                             #
## # The dplyr lag() function breaks how base R's lag() function is supposed to  #
## # work, which breaks lag(my_xts). Calls to lag(my_xts) that you type or       #
## # source() into this session won't work correctly.                            #
## #                                                                             #
## # Use stats::lag() to make sure you're not using dplyr::lag(), or you can add #
## # conflictRules('dplyr', exclude = 'lag') to your .Rprofile to stop           #
## # dplyr from breaking base R's lag() function.                                #
## #                                                                             #
## # Code in packages is not affected. It's protected by R's namespace mechanism #
## # Set `options(xts.warn_dplyr_breaks_lag = FALSE)` to suppress this warning.  #
## #                                                                             #
## ###############################################################################
## 
## Attaching package: 'xts'
## The following objects are masked from 'package:dplyr':
## 
##     first, last
## Loading required package: TTR
## Registered S3 method overwritten by 'quantmod':
##   method            from
##   as.zoo.data.frame zoo

Tải dữ liệu

Tải dữ liệu cho Apple

apple <- getSymbols("AAPL", return.class = "data.frame", from = "2024-01-01")
tail(AAPL, n=4)
##            AAPL.Open AAPL.High AAPL.Low AAPL.Close AAPL.Volume AAPL.Adjusted
## 2025-12-19    272.15    274.60   269.90     273.67   144632000        273.67
## 2025-12-22    272.86    273.88   270.51     270.97    36571800        270.97
## 2025-12-23    270.84    272.50   269.56     272.36    29642000        272.36
## 2025-12-24    272.34    275.43   272.20     273.81    17910600        273.81

Tiền xử lý dữ liệu cho dữ liệu Apple

apple <- AAPL %>%
  mutate(Date = as.Date(row.names(.))) %>%
  select(Date, AAPL.Close) %>%
  rename(Close = AAPL.Close) %>%
  mutate(Company = "Apple")

Tải dữ liệu cho Vinfast

vinfast <- getSymbols("VFS", return.class = "data.frame", from = "2024-01-01")

Tiền xử lý dữ liệu cho dữ liệu Facebook

vinfast <- VFS %>%
  mutate(Date = as.Date(row.names(.))) %>%
  select(Date, VFS.Close) %>%
  rename(Close = VFS.Close) %>%
  mutate(Company = "Vinfast")

Nối dữ liệu

mydata <- rbind(apple, vinfast)

#Trực quan dữ liệu

ggplot(data = apple, mapping = aes(x = Date, 
                                    y = Close)) +
  geom_line(size = 1, color = "indianred3") +
  scale_x_date(date_breaks = "3 months",
  label = date_format("%b-%Y")) +
  theme(axis.text.x = element_text(angle = 45, hjust = 1)) +
  scale_y_continuous(limits = c(30, 450), breaks = seq(30,400,50),
  labels = dollar) +
  labs(title = "NASDAQ Closing Prices",
  subtitle = "From May 2024 to February 2025",
  caption = "source: Yahoo Finance",
  x = "",
  y = "Closing Price") +
  scale_color_brewer(palette = "Set1")