2.分析目标 对一家全球超市4年（2011～2014年）的零售数据进行数据分析，分析目标如下： ①分析每年销售额增长率。 ②各个地区分店的销售额。 ③销售淡旺季。 ④新老客户数。...上面代码将Order Date（订单日期）列的数据类型成功修改成了datetime类型，因为通过datetime可以快速增加数据的维度，如年、月和季度等，如以下代码所示。...5.具体目标分析 5.1 分析每年销售额的增长率 销售增长率是企业本年销售收入增长额同上年销售收入总额之比。...本年销售增长额为本年销售收入减去上年销售收入的差额，它是衡量企业经营状况和市场占有能力、预测企业经营业务拓展趋势的重要指标，也是企业扩张增量资本和存量资本的重要前提，该指标越大，表明其增长速度越快，企业市场前景越好...用图表呈现每一年的销售额和对应的增长率。用表格展示销售额和对应的增长率，如以下代码所示。 为了能更加直观地展示数据，可以将数据进行图像展示，如以下代码所示。
Divide 安全除法 这是一个非常常用的函数，原因是我们做数据分析的很多指标都是相对值，环比增长率、利润率、存货周转率、离职率、借款逾期率...它们的数学表达式都是除法计算。...比如一个简单的除法计算，年比年增长率=(当年销售量-去年销售量)/去年销售量，写两个公式来对比: ? 由于没有2014年的数据，2015年的增长率出现了分母为零的情况，报出了Infinity无限大。...如果我们分开两张表做，你会发现带Divide的年比年增长率会隐藏2015年的报错数据，这在很多时候是我们非常需要的形式。...如果没有Divide，你可能要绕个弯路，使用IF或IFERROR来达到同样的效果。 ? Divide的表达式除了分子和分母，其实还有一个可选项，如果不选则默认返回空。...我们也可以特别设定，比如输入1，则当0是分母时返回1。 ? 自从学会了Divide，我很少使用“/”来做除法题。
接下来将基于常用的 LSTM（长短期记忆网络） 进行数据平稳化的讨论，并解释如何在深度学习模型中处理时间序列的平稳性问题。...滚动平均法：通过计算滚动窗口内的数据均值，作为趋势成分并将其从数据中减去。...滚动统计量（Rolling Statistics） 滚动统计量是通过滑动窗口计算时间序列的统计特征，例如滚动均值、滚动标准差等。这些特征能够捕捉局部的趋势和波动，对于揭示时间序列的动态特征非常有用。...时间窗口特征 时间窗口特征通过计算过去一段时间内的统计量（如均值、标准差等），帮助模型捕捉局部波动和短期趋势。例如，过去7天的平均销售额可能对今天的销售额预测有帮助。...滚动统计量（Rolling Statistics） 滚动统计量是对时间序列数据进行滑动窗口操作，计算出每个时间点的窗口内统计值（如滚动平均、滚动标准差等）。
p=38337 此文展示了如何在MATLAB®中使用Transformer网络对股票的每日价格进行建模。...开始 在MATLAB R2023a和R2023b中引入了新的层，允许在使用深度网络设计器开发的网络架构中引入Transformer层。...在划分数据集后，我们基于训练数据的均值和标准差对训练数据进行标准化，并对测试数据进行归一化。 使用我们归一化后的数据，我们定义一个与数据集中每个价格相对应的30天价格数组，作为我们模型的顺序输入。...每个30天的实际价格数据滚动窗口将用于预测下一天的价格。 定义网络架构和训练选项 现在我们已经预处理了数据，我们可以为我们的深度学习模型指定网络架构和训练选项。...以下是模型训练过程中途的训练进度图像。 使用训练好的模型，我们可以基于前30天的滚动窗口对每只股票的价格进行预测，并将它们与实际的历史股票价格进行比较。
我们需要分析销售数据，所以我在销售明细中模拟了2018年和2019年的数据。将它们放置在销售明细文件夹中。销售数据结构如下图： ? 店铺信息直接模拟了十一个店铺如下图： ? ...现在我们在PowerBI中只需要编写一个公式实现 1、点击删除不需要的列，只保留Name和Content.选择这两列然后再删除列中。...打开自定义列表，输入列名数据表，输入自定义公式Excel.Workbook([Content]) ?...) 6）、增长率 = DIVIDE([本年销售金额]-[去年销售金额] ,[去年销售金额]) 7）、客单价 = DIVIDE('销售明细'[本年销售金额],'销售明细'[本年销售笔数]) 8）、客单量...3、制作卡片图，选择可视化面板中的卡片图，分别勾选本年销售额，本年销量，业绩完成率，增长率，客单价，客单数指标 ? 4、制作条形图和柱状图，来查看城市销售状况并进行排名。
顾名思义，pyfinance是为投资管理和证券收益分析而构建的Python分析包，主要是对面向定量金融的现有包进行补充，如pyfolio和pandas等。...； ols.py：回归分析，支持pandas滚动窗口回归； options.py：期权衍生品计算和策略分析； returns.py：通过CAPM框架对财务时间序列进行统计分析，旨在模拟FactSet Research...pyfinance的安装比较简单，直接在cmd（或anaconda prompt）上输入"pip install pyfinance"即可。...实际上主要使用了ols回归，因此如果要获得这些动态的alpha和beta值，可以进一步借助ols模块的滚动回归函数（PandasRollingOLS）了，这将在后续推文介绍其应用。...收益率序列中，超出这个最小收益率的收益距离按照0计算，低于这个收益率的平方距离累积，这样标准差就变成了半个下行标准差。
开启新的阶段。第二阶段评为难度最易是因为他们与Excel的函数基本一样，如果你会用Excel中的If和Vlookup，这些就算不上新的知识，然而这最简单的往往也是最好用的。 ?...比如一个简单的除法计算，年比年增长率=(当年销售量-去年销售量)/去年销售量，写两个公式来对比: ? 由于没有2014年的数据，2015年的增长率出现了分母为零的情况，报出了Infinity无限大。...如果我们分开两张表做，你会发现带Divide的年比年增长率会隐藏2015年的报错数据，这在很多时候是我们非常需要的形式。...我们也可以特别设定，比如输入1，则当0是分母时返回1。 ? 自从学会了Divide，我很少使用“/”来做除法题。 2 IF/SWITCH IF的应用与Excel中的IF基本一样。...假定我们有一张按照咖啡种类和杯型定价的价格表，想在数据表中添加一列来得到对应的价格信息。
正文 我们经常采用非常简单的方法来预测金融时间序列：利用整个数据集，使用移动窗口生成X和Y，把它分为历史和样本外数据，训练一些机器学习模型映射X到Y并用多空策略进行回测。...这完全是对其内在本质的误解，它会影响数据集的准备、交叉验证、特征选择和回测。在本文中，我们将集中讨论众所周知的“bars”，如何在机器学习模型中正确地使用它们。...在重新bars之后，我们将发现几种新的方法来构建输入和输出。当然，我们将比较统计和经验的方法。 K线发生了什么?...（例如返回的符号小于T，如r = 0.05，T = 0.1）。...让我们现在来试试三重界线，在滚动T值下对应的获利和止损基于波动率，就像之前一样： ? ?
特征转换 转换是指任何仅使用一个特征作为输入来生成新特征的方法。转换可以应用于横截面和时间序列数据。一些转换方法仅适用于时间序列数据（如平滑、过滤），但也有少数方法适用于两种类型的数据。...残差（Residuals）：表示除了趋势和季节性之外的随机波动或未解释的部分。 滚动计算（Rolling） 滚动计算是指基于固定窗口大小的滚动基础上计算的特征。 遍历每个指定的窗口大小。...对每个窗口大小，计算滚动窗口内数据的统计函数，如平均值、标准差等。 对计算结果重命名列名，以表示窗口大小。 将原始数据框和滚动计算的结果连接起来，返回包含所有特征的新数据框。...自编码器可以学习数据的紧凑表示，从而在保留重要特征的同时，去除数据中的噪声和冗余信息。...CID特征：用于计算时间序列的复杂度。 平均绝对变化：时间序列数据的平均绝对变化量。 平均二阶中心导数：时间序列的平均二阶导数。 方差大于标准差的值：检查时间序列数据中方差是否大于标准差。
在查询框中，我们输入：prometheus_http_requests_total 并点击执行。 ?...该集合中的元素同时在 vector1 和 vector2 中都存在。...该集合中包含 vector1 和 vector2 中的所有元素。...其无法反应在时间窗口内样本数据的突发变化。...例如，对于主机而言在 2 分钟的时间窗口内，可能在某一个由于访问量或者其它问题导致 CPU 占用 100% 的情况，但是通过计算在时间窗口内的平均增长率却无法反应出该问题。
如何在 Windows 电脑上启用 Telnet 客户端 2.1 使用“控制面板”安装 Telnet 打开控制面板 按下 Windows + R，在弹出的“运行”对话框中输入 control，点击回车...勾选 Telnet 客户端 在弹出的窗口中，向下滚动，找到 Telnet 客户端 选项，勾选该选项，点击“确定”进行安装。 等待安装完成 系统会自动下载并安装 Telnet 客户端。...2.3 使用命令行工具安装 Telnet 你也可以通过命令行工具（CMD）来启用 Telnet 客户端，以下是具体步骤： 打开命令提示符 按下 Windows + R，在弹出的“运行”窗口中输入 cmd...注意事项与安全性 尽管 Telnet 在某些情况下非常有用，但它的一个主要缺点是传输的数据是明文的，没有加密。这使得它在开放的网络环境中容易受到中间人攻击。...为了更高的安全性，建议使用 SSH（Secure Shell）代替 Telnet，特别是在进行远程管理时。 总结 本文详细介绍了如何在 Windows 操作系统中启用和使用 Telnet 客户端。
简单性是商业中非常重要的模型选择标准。 在多元波动率估计中，最简单的方法是使用历史协方差矩阵。但这太简单了，我们已经知道波动性是随时间变化的。您经常看到从业者使用滚动标准差来模拟随时间变化的波动率。...它可能不如其他最先进的方法准确， 但它实现起来非常简单，也很容易解释。 什么是滚动窗口估计。...## factors N x K的数字因素数据。数据是类data.frame ## N是时间长度，K是因素的数量。 ## lambda 标量。指数衰减系数在0和1之间。...修改后的新函数如下 EWMAs <- function{ # 调整了样本外的协方差预测 ## 输入。 ##因素N x K数字因素数据。...数据是类data.frame ## N是时间长度，K是因素的数量。 ## la指数衰减因子在0和1之间。
工业机器人可以代替工人从事上下料、锻造切割、焊接、喷涂、装配、码垛等工业生产作业工作；服务机器人分为专业服务机器人（如军用无人机等）和家用服务机器人 （如餐厅机器人、扫地机器人等）。...从市场结构来看，亚洲地区的销售规 模占据主导地区，2015 年销售量为 15.6 万台，是欧洲、美洲和非洲销售量之和的 1.8 倍，预计到 2018 年，此比例将达到 2.4 倍。...目前世界上至少有 25 个国家正在发展服务型机器人，技术处 于前列的国家有美国、法国、德国、日本和韩国。...年，服务机器人的年销售收入在 300 亿元以上，预计 2016-2020 年复合增长率为 71.8%。...机器人行业的风险投资规模开始 呈现上升趋势，并且增长速度逐渐加快，到2015年形成井喷，达到9.227 亿美元， 根据IDC统计数据预计，2014-2019年全球机器人市场规模的复合增长率达到17%，按此速度发展
有效边界和投资组合选择 当投资者面临的可选资产大于2种时，标准差和收益的关系就不仅仅局限于一条曲线了，通过权重的选取，投资者可选的收益-标准差点构成一个有边界的面。...这种做法存在几个问题， 一是历史数据往往由于历史的一些宏观环境或随机因素而存在比较大的波动性，这也意味着历史的收益率和方差在未来有可能由于宏观环境和随机因素的改变而不会重演； 二是根据采取的历史数据的时间段不同...高盛的Black F.和Litterman R.在其1991年的一篇论文中提到，在对全球债券投资组合的研究中，他们发现，当对德国债券预期报酬率做0.1%小幅修正后，该类资产的投资比例竟由原来的10.0%...这也意味着马科维茨的均值-方差模型得到的投资组合对于输入的参数过于敏感。...Black和Litteraman在前述均值方差模型的基础上，通过历史数据估计基准预期和方差，导入投资者主观预期，把历史数据法和情景分析法结合起来，形成新的市场收益预期，从而解决了前述模型中预期收益和方差估计中存在的问题
，明细和聚合数据都保存在cube中。...但生成cube需要大量时间和空间。 ROLAP，基于关系模型进行存储数据，不需要预计算，按需即时查询。明细和汇总数据都保存在关系型数据库事实表中。...如通过季度销售数据钻取每个月的销售数据 ★上卷：钻取的逆，向上钻取。从细粒度到粗粒度，细粒度数据到不同维层级的汇总。eg. 通过每个月的销售数据汇总季度、年销售数据 ★切片：特定维数据（剩余维两个）。...4、OLAP选型 druid 实时查询和分析的高容错、高性能开源分布式系统，用于解决如何在大规模数据集下进行快速的、交互式的查询和分析。 实时的数据消费，真正做到数据摄入实时、查询结果实时。...扩展性强，支持 PB 级数据 极高的高可用保障，支持滚动升级。 druid属于时间存储，删除操作比较繁琐，且不支持查询条件删除数据，只能根据时间范围删除数据。
到2020年，个人或家用的服务机器人预计将卖出4,000万台——其中一部分来自现正快速成长中的机器人新创企业。...物流系统的增长速度更快，如工厂中使用的自动导引车（AGV），2016年的销售量增加了34%，占专业用服务机器人的43%。 大部分的个人/家用机器人是指帮忙做家事的机器人，如草坪修剪和扫地机器人。...娱乐型机器人在同期间的单位销售量每年将增加20%至25%。 图3：个人/家用服务机器人主要用于家务劳动，例如吸尘、修剪草坪或娱乐；消费型机器人年销售量达数百万台，且正迅速成长中。...BCG合伙人兼该报告共同作者Vlad Lukic指出，到2025年，大多数的加速成长将来自消费市场，针对无人驾驶汽车和家用设备等应用。其余的增长将来自增长率约34%的商业机器人。...其余的分别是400万台无人机；160万台机器人割草机；10万台AGV；50,000个挤奶机器人，以及其他单位数量较小的机器人类型，如人形、助手和陪伴、手术、自主移动和动力外骨骼等机器人。
“报告背景 研究分析： 数据来源于 腾讯云分析（mta.qq.com）数据中心、应用市场等多方渠道，精确筛选重复数据。 网络公开资料。 在线约1万份问卷调查。...智能电视每年销售环比增长率约为55%，预计2016年销售量将突破6000万台。 智能电视终端保有量在2015年达到8500万台。...从2012年起，国内智能电视市场初见规模，约有850万台，而后进入到高速发展期，每年的环比增长率约在55%左右，若次增长率持续维持，预计2016年智能电视销售量将突破6000万台。 ?...而智能电视中的游戏模块，种类还不够丰富，操控的方便性也不及移动设备如手机、XBOX、PS4等，让购买智能电视的欲望更加减低。 ?...“智能电视用户从事行业分布 智能电视用户的职业分布中，从事IT互联网人群是拥有智能电视比例最高的人群，比例高达38.1%。
搜集银行业上市公司的财务数据分析股票价格的财务影响因素，观测流动比率、净资产负债比率、资产固定资产比率、每股收益、净利润、增长率、股价和公布时间等数据。...但是我们知道，仅仅通过这7个统计值我们不能很好的了解到数据的概貌，因此本章通过利用R语言的其他函数，制作一个样本描述表。...准则的检验，我们能得到所选取的财务变量中，流动比率、净利润和增长率对股价有显著的影响。...（2）通过银行业上市的各个财务指标的因子分析发现： 在银行业数据中，可以用两个主因子（收益因子、资产因子）来代替解释所有六个财务指标提供的62%的信息。...总结： 银行业股票价格总体波动性相对较小，盈利水平较高 银行业财务信息中主要的变量是流动性比率、净利润和增长率 影响银行业股价的最主要因素是银行资产的流动性水平
在代码中，Flink 处理基于时间的窗口使用的是 TimeWindow， 它有查询开始和结束 timestamp 以及返回窗口所能储存的最大 timestamp 的方法 maxTimestamp()...() 窗口函数 窗口函数主要分为两种，一种是增量计算，如reduce和aggregate，一种是全量计算，如process...ReduceFunction 指定两条输入数据如何合并起来产生一条输出数据，输入和输出数据的类型必须相同。...AggregateFunction 接收三个类型：输入数据的类型(IN)、累加器的类型（ACC）和输出数据的类型（OUT）。...ProcessWindowFunction` 中获得窗口的元数据。
键，在GNOME中打开"应用程序 "菜单(Applicati ons) Alt + F2 类似Windows下的Win + R组合键，在GNOME中运行应用程序 Ctrl + Alt + D 类似...如果文件夹里面很多文件，比如/usr/bin下面，则可以直接输入文件名快速定位：如firefox 直接安/就可以输入地址，打开nautilus。 任务栏滚动鼠标＝切换窗口。...都可以拖放文件，直接产生带全路径的文件名的字符串。 CTRL+ALT+方向键可以切换工作区 带上下箭头的数据输入栏，都可以滚轮操作。...b、任务栏滚动鼠标滑轮。 8、直接将 文件管理器 中的文件拖到 GNOME终端 中就可以在终端中得到完整的路径名。 9、修改目录图标：可将文件管理器中的图片直接拖到文件夹属性所在的图标上。...拥有很多强大的特性，如高质量的平滑文本渲染，首个国际化和可用性支持等。
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