重采样是时间序列分析中处理时序数据的一项基本技术。它是关于将时间序列数据从一个频率转换到另一个频率，它可以更改数据的时间间隔，通过上采样增加粒度，或通过下采样减少粒度。在本文中，我们将深入研究Pandas中重新采样的关键问题。
你到了车站，准备搭乘声称每10分钟一班的公交车。你盯着你的手表留意着时间，结果公交车终于在11分钟后到来。
我们创建有一个 3 列 100 行的 DataFrame。date 列包含 100 个连续日期，class 列包含 4 个以对象数据类型存储的不同值，amount 列包含 10 到 100 之间的随机整数。
来源：DeepHub IMBA本文共1000字，建议阅读5分钟本文为你演示一些不常见，但是却非常有用的 Pandas 函数。 创建一个示例 DataFrame 。 import numpy as npimport pandas as pddf = pd.DataFrame({ "date": pd.date_range(start="2021-11-20", periods=100, freq="D"), "class": ["A","B","C","D"] * 25, "amount": np.
在平时的科研中，我们经常使用统计概率的相关知识来帮助我们进行城市研究。因此，掌握一定的统计概率相关知识非常有必要。
指标设计可以很好的帮助我们了解业务状况、发现业务问题和异常。比如，xx企业将日活用户数作为北极星指标，针对该指标向下拆解各种细分指标，然后对各种细分指标进行优化提升，从而最终提升北极星指标，业绩大幅提升。
在机器学习建模问题中，合适特征的构造对于模型的性能至关重要，看到很多同学介绍特征工程，包括特征的预处理和特征筛选等。
本文介绍了用Python进行时间序列分解的不同方法，以及如何在Python中进行时间序列预测的一些基本方法和示例。
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。
受试者2、3、5、6、8、9和10 在10年时都是无事件的。受试者4和7 在10年之前发生了该事件。主题1 在10年之前已被审查，因此我们不知道他们是否在10年之前有此事件-我们如何将该主题纳入我们的估计中？
在众多的客户关系管理（CRM）分析模式中，RFM 客户价值分析模型经常被提到。RFM 客户价值分析模型通过一个客户的近期购买行为、购买的总体频率及花费金额三项指标来描述该客户的价值状况。
又到周末了，东哥赠送5本机器学习的书《机器学习线性代数基础 Python语言描述》，内容非常赞，推荐入手。老样子，免费包邮送出去5本，参与方式见文末~
本研究旨在利用实时监测数据和多种不同的分析方法，确定自杀思维的时间尺度。参与者是105名过去一周有自杀念头的成年人，他们完成了一项为期42天的实时监测研究(观察总数=20,255)。参与者完成了两种形式的实时评估：传统的实时评估(每天间隔数小时)和高频评估(间隔10分钟超过1小时)。我们发现自杀想法变化很快。描述性统计和马尔可夫转换模型都表明，自杀念头的升高状态平均持续1至3小时。个体在报告自杀念头升高的频率和持续时间上表现出异质性，我们的分析表明，自杀念头的不同方面在不同的时间尺度上运作。连续时间自回归模型表明，当前的自杀意图可以预测未来2 - 3小时的自杀意图水平，而当前的自杀愿望可以预测未来20小时的自杀愿望水平。多个模型发现，自杀意图升高的平均持续时间比自杀愿望升高的持续时间短。最后，在统计建模的基础上，关于自杀思想的个人动态的推断显示依赖于数据采样的频率。例如，传统的实时评估估计自杀欲望的严重自杀状态持续时间为9.5小时，而高频评估将估计持续时间移至1.4小时。
《RFM模型》 在数据分析中经常会进行用户分层，本文我们来了解一下常见的用户分层模型RFM。
原文名：《Method for Estimating the Number of Concurrent Users》 2004年
生存分析是一种回归问题（人们想要预测一个连续值），但有一个转折点。它与传统回归的不同之处在于，在生存分析中，结果变量既有一个事件，也有一个与之相关的时间值，部分训练数据只能被部分观察——它们是被删失的。本文用R语言生存分析晚期肺癌患者数据
本文标识 : MQ0017 本文编辑 : 长安月下赏美人儿 编程工具 : MySQL、DBeaver 阅读时长 : 6分钟 1、分布函数 （1）应用场景：快速查看某个记录所归属的组内的比例 （2）分布函数分类及基础语法 percent_rank()over(partition by 分区字段 order by 排序字段 desc/asc); cume_dist()over (partition by 分区字段 order by 排序字段 desc/asc); （3）两种分布函数的介绍 percent_
在Pandas的各类数据Series和DataFrame里字段值为NaN的为缺失数据，不代表0而是说没有赋值数据，类似于python中的None值。数据的缺失有很多原因，缺失不是错误、无效，需要对缺失的数据进行必要的技术处理，以便后续的计算、统计。
watch用于定期运行任意命令，并在终端窗口上显示该命令的输出。当你必须重复执行命令并观察命令输出随时间变化时，它非常有用。
某用户4G内存的2008R2机器，经常内存跑满，但是一点也不卡，就是感觉很奇怪，任务管理器里显示的内存加一起也没多少，怎么就快满了呢？需要定位原因
某游戏公司为了监测新上市游戏APP的受欢迎程度，通过数据来分析用户的总数、用户的平均年龄及活跃用户（连续两天访问）的总数和平均年龄。以下表格为用户登录信息表明细。
目的：寻找有效、快速、安全、可耐受的抗抑郁疗法。间歇性theta爆发刺激 (Intermittent theta-burst stimulation, iTBS) 是一种非侵入性脑刺激疗法，已被美国食品和药物管理局批准用于治疗难治性抑郁症。最近的方法学进展表明，目前的iTBS方案可以通过以下方式得到改善：1) 每天以最佳时间间隔多次治疗患者；2) 应用较高的总脉冲刺激剂量；3) 精确定位左侧背外侧前额叶皮层(dorsolateral prefrontal cortex, DLPFC)到膝下前扣带皮层 (subgenual anterior cingulate cortex, sgACC) 的回路。作者研究了斯坦福加速智能神经调控疗法(Stanford Accelerated Intelligent Neuromodulation Therapy, SAINT) 的可行性、耐受性和初步疗效，SAINT是一种加速的、高剂量的静息态功能连接MRI (functional connectivity MRI, fcMRI) 引导下的iTBS方案，用于治疗难治性抑郁症。
通常，你需要获得当前日期和计算一些其他的日期，例如，你的程序可能需要判断一个月的第一天或者最后一天。你们大部分人大概都知道怎样把日期进行分割（年、月、日等），然后仅仅用分割出来的年、月、日等放在几个函数中计算出自己所需要的日期！在这篇文 章里，我将告诉你如何使用DATEADD和DATEDIFF函数来计算出在你的程序中可能你要用到的一些不同日期。
通常，你需要获得当前日期和计算一些其他的日期，例如，你的程序可能需要判断一个月的第一天或者最后一天。
滑动窗口在监控和统计应用的场景比较广泛，比如每隔一段时间(10s)统计最近30s的请求量或者异常次数，根据请求或者异常次数采取相应措施。在storm1.0版本之前，没有提供关于滑动窗口的实现，需要开发者自己实现滑动窗口的功能（storm1.0以前实现滑动窗口的实现原理可以自行百度）。
我们已经在使用模式构建系列研究了各种优化存储数据的方法。现在，我们从另一个角度来看看模式设计。通常，仅仅存储数据并使其可用还不够。当我们可以从数据中计算出值时，数据会变得有用的多。最新Amazon Alexa的总销售收入是多少？有多少观众看了这部最新的大片？这类问题可以从数据库中存储的数据那里得到答案，但必须进行计算。
【导语】时间序列是指以固定时间为间隔的序列值。本篇教程将教大家用 Python 对时间序列进行特征分析。
注：为了理解的一致性，本文档将使用SDK规定的术语，不做翻译。注意区分Measurements和instrument的区别，前者指的是度量数据，后者是一个工具
标题： 机器学习为什么要使用概率 概率学派和贝叶斯学派 何为随机变量和何又为概率分布？ 条件概率，联合概率和全概率公式： 边缘概率 独立性和条件独立性 期望、方差、协方差和相关系数 常用概率分布 贝叶
该项目主要对某平台用户消费行为进行画像分析，通过pandas的灵活使用，对月销量、客户复购率、回购率、客户分层、高质量客户、留存率、消费间隔等进行多维度分析。以下为部分节选内容，完整数据和代码可在文末扫码了解👇
RFM模型是衡量客户价值和客户创利能力的重要工具和手段。在众多的客户关系管理(CRM)的分析模式中，RFM模型是被广泛提到的。
近日来自意大利帕多瓦大学的Silvia Benavides-Varela教授在美国国家科学院院刊(PNAS)上发表了一篇关于婴儿早期记忆的研究，这一工作使用近红外光谱成像技术（fNIRS）研究了40名健康的婴儿在具有干扰刺激情境下的词语记忆及其相关的神经机制，结果发现婴儿具有与生俱来的半侧化优势记忆功能神经网络，而且婴儿对某些特定词语的记忆并不受无关干扰刺激的影响。 事实上，Silvia Benavides-Varela教授早在2011年[1]时就在PLOS ONE上发表了一篇研究婴儿记忆的文章，该研究发现
本文接着聊Sentinel的QPS流控效果基于漏桶算法的排队等待模式，Sentinel排队等待为什么只支持QPS在1000以下？另外，Sentinel在新版版中还提供了一种预热+等待的模式，这种模式执行逻辑是怎么样的？
当 VMTool 与模块为连接状态时（ 4.3.1 模块的连接与断开）， 勾选实时数据区的【 自动读取】 复选框， VMTool 开始自动向模块发送实时数据读取指令， 修改【 时间间隔】 文本框内的数值可改变相邻两条读取指令的时间间隔， 单位为毫秒。 自动发送读取指令后， VMTool 等待模块返回实时数据， 直到模块返回了正确的实时数据后才会启动下次指令发送。
自从Loki2.0发布以来，LogQL v2凭借丰富的查询功能，让Loki也逐渐具备日志分析的能力。对于有些时候，当研发的同学没有提供Metrics时，我们也能利用LogQL构建基于日志的相关指标，这里面就主要用到了聚合查询。
生存分析是一种回归问题（人们想要预测一个连续值），但有一个转折点。它与传统回归的不同之处在于，在生存分析中，结果变量既有一个事件，也有一个与之相关的时间值，部分训练数据只能被部分观察——它们是被删失的。本文用R语言生存分析晚期肺癌患者数据 （ 查看文末了解数据获取方式 ）。
生存分析（也称为工程中的可靠性分析）的目标是在协变量和事件时间之间建立联系。生存分析的名称源于临床研究，其中预测死亡时间，即生存，通常是主要目标。
AWR是Automatic Workload Repository的简称，中文叫着自动工作量资料档案库。既然是仓库，又是保存负载数据，所以保存的是数据库性能相关的数据。即特定数据库或者实例在过去运行期间整个性能表现。AWR能实现性能数据的收集，处理，维护，以及给出调整参考等。这些收集到的数据被定期保存到磁盘，可以从数据字典查询以及生成性能报告等。
本系列旨在挖掘活动、节假日、促销、优惠券、积分等营销权益因果效应评估，目前规划两个篇幅：
Wireshark（前称Ethereal）是一个网络封包分析软件。网络封包分析软件的功能是撷取网络封包，并尽可能显示出最为详细的网络封包资料。Wireshark使用WinPCAP作为接口，直接与网卡进行数据报文交换。
本次任务的目的是处理PO2，PCO2两个指标。这两个指标均为病人的血气指标，以一定的时间间隔采集。一个病人一次住院期间可能收集一次或者多次。要求，按照采集时间的前后顺序，汇总每个病人每次住院期间的所有的pO2, pCO2指标值。涉及到的预处理方法包括插值，去噪，缺失值填充，离群点数据处理，可视化等。
本文共3400字，建议阅读10+分钟。 本文介绍了ARIMA的概念，并带你用Python和R训练一个数据集实现它。
检验主要是测试样本分类数据的分布是否符合预期分布。相信大家如果学过高中生物，都知道孟德尔——遗传学之父，当时他根据颜色和形状把豌豆分为四类：黄圆、绿圆、黄皱和绿皱.孟德尔根据遗传学原理判断这四类的比例应为9:3:3:1.为做验证,孟德尔分别统计了这四类豌豆的个数，正是利用
失去一个老用户会带来巨大的损失，大概需要公司拉新10个新用户才能予以弥补。如何预测客户即将流失，让公司采取合适的挽回措施，是每个公司都要关注的重点问题。
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