本文以一款阿里云市场历史天气查询产品为例,为你逐步介绍如何用 Python 调用 API 收集、分析与可视化数据。希望你举一反三,轻松应对今后的 API 数据收集与分析任务。
对于初学R语言的人,最常见的方式是:遇到不会的地方,就跑到论坛上吼一嗓子,然后欣然or悲伤的离去,一直到遇到下一个问题再回来。当然,这不是最好的学习方式,最好的方式是——看书。目前,市面上介绍R语言的书籍很多,中文英文都有。那么,众多书籍中,一个生手应该从哪一本着手呢?入门之后如何才能把自己练就成某个方面的高手呢?相信这是很多人心中的疑问。有这种疑问的人有福了,因为笔者将根据自己的经历总结一下R语言书籍的学习路线图以使Ruser少走些弯路。 本文分为6个部分,分别介绍初级入门,高级入门,绘图与可视化,计量经
现在对R感兴趣的人越来越多,很多人都想快速的掌握R语言,然而,由于目前大部分高校都没有开设R语言课程,这就导致很多人不知道如何着手学习R语言。 对于初学R语言的人,最常见的方式是:遇到不会的地方,就跑
经济时间序列的分析通常需要提取其周期性成分。这篇文章介绍了一些方法,可用于将时间序列分解为它们的不同部分。它基于《宏观经济学手册》中Stock和Watson(1999)关于商业周期的章节,但也介绍了一些较新的方法,例如汉密尔顿(2018)替代HP滤波器,小波滤波和经验模态分解。
在本文中,在数据科学学习之旅中,我经常处理日常工作中的时间序列数据集,并据此做出预测
本文分为6个部分,分别介绍初级入门,高级入门,绘图与可视化,计量经济学,时间序列分析,金融等。
在进行数据分析时,免不了对结果进行可视化。那么,什么样的图形才最适合自己的数据呢?一个有效的图形应具备以下特点:
直播回看地址 https://appqtulvsie4217.pc.xiaoe-tech.com/detail/l_5e5dd4cfd2ef3_4Ramdutd/4?fromH5=true#/ 数据可
作者:NSS 翻译:杨金鸿 术语校对:韩海畴 全文校对:林亦霖 本文约3000字,建议阅读7分钟。 本文为带大家了解R语言以及分段式的步骤教程! 人们学习R语言时普遍存在缺乏系统学习方法的问题。学习者不知道从哪开始,如何进行,选择什么学习资源。虽然网络上有许多不错的免费学习资源,然而它们多过了头,反而会让人挑花了眼。 为了构建R语言学习方法,我们在Vidhya和DataCamp中选一组综合资源,帮您从头学习R语言。这套学习方法对于数据科学或R语言的初学者会很有用;如果读者是R语言的老用户,则会由本文了解
经济时间序列的分析通常需要提取其周期性成分。这篇文章介绍了一些方法,可用于将时间序列分解为它们的不同部分。它基于《宏观经济学手册》中Stock和Watson(1999)关于商业周期的章节,但也介绍了一些较新的方法,例如汉密尔顿(2018)替代HP滤波器,小波滤波和经验模式分解。
要执行此分析,我们需要资产的历史数据。数据提供者很多,有些是免费的,大多数是付费的。在本文中,我们将使用Yahoo金融网站上的数据。
时间序列(time series)数据是一种重要的结构化数据形式,应用于多个领域,包括金融学、经济学、生态学、神经科学、物理学等。在多个时间点观察或测量到的任何事物都可以形成一段时间序列。很多时间序列是固定频率的,也就是说,数据点是根据某种规律定期出现的(比如每15秒、每5分钟、每月出现一次)。时间序列也可以是不定期的,没有固定的时间单位或单位之间的偏移量。时间序列数据的意义取决于具体的应用场景,主要有以下几种:
7月份,大约有251个R新包收录于CRAN。除7月份新包数量远超6月份之外,R新包的质量和多样性上也有明显的进步。比如tropicalSparse,抽象数学研究与分析;eChem,分析化学方向的研究应用。
pd.DatetimeIndex()可以直接生成时间戳索引,支持使用str、datetime.datetime。 单个时间戳的类型为Timestamp,多个时间戳的类型为DatetimeIndex,示例如下:
大数据文摘作品,欢迎后台授权转载 选文:裴迅 编译/校对:裴迅 郭姝妤 现如今,ggplot特别火,这是因为:它是一个特别容易上手的R制图功能包。尽管如此,有时候我还是想用一些比ggplot更简洁的方法。这时候,我会选择用R里基本的绘图功能。基本款的图没有那么精致而且编程起来也有点奇怪,但是用基本绘图功能画图特别快,而且适用于各种类型的数据,很多专业人士都会经常用。这样看来,其实跟UNIX工具包比较像,比如,grep, sed, 和 awk. 来,放松一下,我们要开始玩转R的基本绘图功能了! 数据源
时间序列分析虽然主要应用于经济领域,但它作为一种分析时间依赖性变量之间关系的重要方法,值得我们去学习。就像孟德尔随机化里的工具变量方法那般,虽然它起自计量经济学,但在流行病学和遗传学上得到了广泛应用,所以我们做研究时需要有学科交叉思维,学科交叉往往能带来突破。
风险价值 (VaR) 是金融风险管理中使用最广泛的市场风险度量,也被投资组合经理等从业者用来解释未来市场风险
本文分为6个部分,分别介绍初级入门,高级入门,绘图与可视化,计量经济学,时间序列分析,金融等。 1初级入门 《R语言实战》,这是高涛、肖楠等翻译的一本书详细全面介绍了入门、图形、统计、回归、方差、功效分析、广义线性模型、主成分、因子分析、缺失值处理等。除此之外,还可以去读刘思喆的《153分钟学会R》。这本书收集了R初学者提问频率最高的153个问题。为什么叫153分钟呢?因为最初作者写了153个问题,阅读一个问题花费1分钟时间,全局下来也就是153分钟了 2高级入门 读了上述书籍之后,你就可以去高级入门阶段了
Yan Holtz 和Conor Healys两个人关系很好,一起在业余时间开发了这个网站。基于R和Python做的源代码,这里我们不仅可以得到大量优秀的源代码,同时我们可以得到一张决策树,用于知道如何使用代码。这两个人相当厉害了,不仅仅给大家了工具,还叫大家如何使用。作为无私的分享,如果对大家有用,请在文章中致谢他们。如果我们需要交流代码,和谁交流呢?那必须是Yan Holtz,这位主要负责代码部分。Conor Healys负责图形设计工作。
Pandas 是在金融建模的背景下开发的,正如你所料,它包含一组相当广泛的工具,用于处理日期,时间和时间索引数据。日期和时间数据有几种,我们将在这里讨论:
世界卫生组织估计全世界每年有 1200 万人死于心脏病。在美国和其他发达国家,一半的死亡是由于心血管疾病
最近我们被客户要求撰写关于销售量时间序列建模预测的研究报告,包括一些图形和统计输出。
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最近我们被客户要求撰写关于广义相加模型 (GAMs)的研究报告,包括一些图形和统计输出。
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对于初学R语言的人,最常见的方式是:遇到不会的地方,就跑到论坛上吼一嗓子,然后欣然or悲伤的离去,一直到遇到下一个问题再回来。当然,这不是最好的学习方式,最好的方式是——看书。目前,市面上介绍R语言的书籍很多,中文英文都有。那么,众多书籍中,一个生手应该从哪一本着手呢?入门之后如何才能把自己练就成某个方面的高手呢?相信这是很多人心中的疑问。有这种疑问的人有福了,因为笔者将根据自己的经历总结一下R语言书籍的学习路线图以使Ruser少走些弯路。 本文分为6个部分,分别介绍初级入门,高级入门,绘图与可
pandas.date_range()可以产生一定时间范围内的时间数据,具体参数如下:
从数据到图表 有什么样的数据做什么样的图 作者提供了一张树状图,帮助并引导我们找到合适自己数据的的可视化方式 What kind of data do you have? Pick the main
作者:唐源 摘自:统计之都(微信ID CapStat) 唐源,目前就职于芝加哥一家创业公司,曾参与和创作过多个被广泛使用的 R 和 Python 开源项目,是 ggfortify,lfda,metric-learn 等包的作者,也是 xgboost,caret,pandas 等包的贡献者。(喜欢爬山和烧烤 ) ggfortify 是一个简单易用的R软件包,它可以仅仅使用一行代码来对许多受欢迎的R软件包结果进行二维可视化,这让统计学家以及数据科学家省去了许多繁琐和重复的过程,不用对结果进行任何处理就能以 g
前言 前面已经写了两篇博客介绍Cesium,一篇整体上简单介绍了Cesium如何上手,还有一篇介绍了如何将Cesium与分布式地理信息处理框架Geotrellis相结合。Cesium的强大之处也在于其可以将时间运用到3维地球上,可以根据此时间进行动画、轨迹记录、地球的光照等等所有与时间相关的可视化效果。本文介绍Cesium中的Clock控件以及如何动态加载时间序列瓦片。 一、 Clock控件 1.1 控件显示和隐藏 这里说的Clock控件包含两部分,Animation控件和Timeline控件,这二者基本是
今天,公众号要给大家介绍,区分真实的金融时间序列和合成的时间序列。数据是匿名的,我们不知道哪个时间序列来自什么资产。
本文作者: 唐源,目前就职于芝加哥一家创业公司,曾参与和创作过多个被广泛使用的 R 和 Python 开源项目,是 ggfortify,lfda,metric-learn 等包的作者,也是 xgboost,caret,pandas 等包的贡献者。(喜欢爬山和烧烤 ) ggfortify 是一个简单易用的R软件包,它可以仅仅使用一行代码来对许多受欢迎的R软件包结果进行二维可视化,这让统计学家以及数据科学家省去了许多繁琐和重复的过程,不用对结果进行任何处理就能以 ggplot 的风格画出好看的图,大大地提高了工
在时间序列数据处理中,有时需要对数据按照一定的时间窗口进行分组。本文将介绍如何使用 Java 对时间序列数据进行每 x 秒的分组操作。
原文作者:AARSHAY JAIN 36大数据翻译,http://www.36dsj.com/archives/43811 时间序列(简称TS)被认为是分析领域比较少人知道的技能。(我也是几天前才知道它)。但是你一定知道最近的小型编程马拉松就是基于时间序列发展起来的,我参加了这项活动去学习了解决时间序列问题的基本步骤,在这儿我要分享给大家。这绝对能帮助你在编程马拉松中获得一个合适的模型。 文章之前,我极力推荐大家阅读《基于R语言的时间序列建模完整教程》A Complete Tutorial on Ti
在本文中,我将介绍ARMA,ARIMA(Box-Jenkins),SARIMA和ARIMAX模型如何用于预测给定的时间序列数据。
在前几篇文章中,我们介绍了数据分布型图表的几种绘制方法,如下图所示(滑动以浏览),对以往的工作做个总结。目的就是简化大家代码的书写过程,拓宽绘图方法,为科研和商业绘图提供帮助。
Pandas 是大家都非常熟悉的数据分析与处理工具库,对于结构化的业务数据,它能很方便地进行各种数据分析和数据操作。但我们的数据中,经常会存在对应时间的字段,很多业务数据也是时间序组织,很多时候我们不可避免地需要和时间序列数据打交道。其实 Pandas 中有非常好的时间序列处理方法,但是因为使用并不特别多,很多基础教程也会略过这一部分。
其中 F−1是分布函数的倒数,也称为分位数函数。因此,一旦可以定义收益序列的分布,VaR 就很容易计算。
时间序列是一系列按时间顺序排列的观测数据。数据序列可以是等间隔的,具有特定频率,也可以是不规则间隔的,比如电话通话记录。
用许多条目来表示和比较时间序列,将它们绘制为折线图可能具有挑战性。绘制此类数据集的一种更方便的方法是地平线图,它能够压缩数据但仍保留所有信息。
这基本上就是具有 光滑函数的广义线性模型(GLM)的扩展 。当然,当您使用光滑项拟合模型时,可能会发生许多复杂的事情,但是您只需要了解基本原理即可。
Highcharter是基于HighCharts javascript库及其模块的R包。这个包的主要功能是:可以创建交互式的各种图表,如散点图、气泡图、时间序列、热图、树形图、条形图等;支持各种R对象;支持Highstocks图表、Choropleths;支持管道方法和各种各样的主题与外观。
如何批量处理评论信息情感分析,并且在时间轴上可视化呈现?舆情分析并不难,让我们用Python来实现它吧。
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