我们在做部门的离职率的数据分析的时候，我们希望能对比每个部门每个月的离职率，同时也希望可以对比去年同期的离职数据，同时我们还希望去年的数据对比可以进行选择，可以根据需要来呈现数据。
Stata 提供了许多用于处理日期和时间数据的函数，这些函数能够帮助我们在字符和数值之间进行转换，以及将不同类型的时期数据进行彼此间的转换。相信大家都有这样的经历，当我们在 Excel 单元格中输入 “2022-07-20”后，单元格会自动转换成“2022年7月20日”，右键单击此单元格后可进一步选择 “设置单元格格式” ，并在众多格式选项中选择 “日期” 栏，最后选择按照我们的要求呈现出来的时期数据。此时 Excel 表格中的时期数据可被用于计算。
中分辨率成像光谱仪(MODerate-resolution Imaging Spectroradiometer) -MODIS是Terra和Aqua卫星上搭载的主要传感器之一，两颗星相互配合每1-2天可重复观测整个地球表面，得到36个波段的观测数据，这些数据 将有助于我们深入理解全球陆地、海洋和低层大气内的动态变化过程，因此，MODIS在发展有效的、全球性的用于预测全球变化的地球系统相互作用模型中起着 重要的作用，其精确的预测将有助于决策者制定与环境保护相关的重大决策。
遥感数据众多，但是各类数据均有不同的级别的数据，而同一数据的不同级别所进行过的处理不同。因此，本文对常用的几类遥感数据进行讲述其不同级别的数据处理差异。
EOS（Earth Observation System） 卫星是美国地球观测系统计划中一系列卫星的简称。经过长达8年的制造和前期预研究准备工作，第一颗EOS的上午轨道卫星于1999年12月18日发射升空，发射成功的卫星命名为Terra（拉丁语“地球”的意思），主要目的是观测地球表面。它是一个用一系列低轨道卫星对地球进行连续综合观测的计划。它的主要目的是：实现从单系列极轨空间平台上对太阳辐射、大气、海洋和陆地进行综合观测，获取有关海洋、陆地、冰雪圈和太阳动力系统等信息；进行土地利用和土地覆盖研究、气候的季节和年际变化研究、自然灾害监测和分析研究、长期气候变率和变化以及大气臭氧变化研究等；进而实现对大气和地球环境变化的长期观测和研究的总体（战略）目标。
今天要跟大家分享的图表是——折线组图！ ▽▼▽ 与之前两篇的柱形图组、条形组图的制作理念相同，折线组图也是为了在表达同属性多数据的时候，能够把数据展现的更加清晰明了！ ●●●●● 想象一下，你有连续5
下图1所示是一个常见的需求，在多个列中放置着每个月份的数据，需要将月份移到单个列中，同时保留报表中的所有描述性信息。
后端接口提供月度和年度数据，同时因为是柱状图，所以每组数据又分为横轴数据(横坐标)、纵轴数据(纵坐标)；
在人力资源的数据分析中，我们经常会看到很多统计学的知识，很多同学对统计学的知识都不是特别的了解，从这期开始我们和大家聊一聊在人力资源数据分析中的统计学，以及这些统计学的应用，今天我们聊的是标。
数据仓库是伴随着企业信息化发展起来的，在企业信息化的过程中，随着信息化工具的升级和新工具的应用，数据量变的越来越大，数据格式越来越多，决策要求越来越苛刻，数据仓库技术也在不停的发展。
近些年，企业对数据服务实时化服务需求日益增多。本文整理了常见实时数据组件的性能特点和适用场景，介绍了美团如何通过 Flink 引擎构建实时数据仓库，从而提供高效、稳健的实时数据服务。此前我们美团技术博客发布过一篇文章《流计算框架 Flink 与 Storm 的性能对比》，对 Flink 和 Storm 两个引擎的计算性能进行了比较。本文主要阐述使用 Flink 在实际数据生产上的经验。
* 主要思路： 1、数据变更还是通过MQ通知； 2、数据异构Worker得到通知，然后按照一些维度进行数据存储，存储到数据异构JIMDB集群（JIMDB：Redis+持久化引擎），存储的数据都是未加工的原子化数据，如商品基本信息、商品扩展属性、商品其他一些相关信息、商品规格参数、分类、商家信息等； 3、数据异构Worker存储成功后，会发送一个MQ给数据同步Worker，数据同步Worker也可以叫做数据聚合Worker，按照相应的维度聚合数据存储到相应的JIMDB集群；三个维度：基本信息（基本信息+扩展
根据我这一年多的检测（上海地区豆瓣小组），近8成的帖子都是中介帖子，这很好理解，有流量的地方就会有广告。对于一个单身的，刚刚大学毕业的打工人，排除土豪，租房的选择基本都是合租。那么你就会或多或少的跟中介或者二房东打交道。
这是零售业常遇到的一个需求，销售目标分解到每天，需要看到每天的达成情况，又需要看到月度汇总的达成情况。Power BI实现效果如下图：
分析型系统进行联机数据分析，一般的数据来源是数据仓库，而数据仓库的数据来源为可操作型系统，可操作型 系统的数据来源于业务数据库中，那么我们常用的数据仓库的组成和架构一般如下图所示
https://github.com/lilihongjava/prophet_demo/tree/master/non-daily_data
补充之前的中国 M2 接口，本次接口增加 M1 和 M0 的月度数据，数据从 200801 至今。
在上周的文章当中我们介绍了如何通过xlabel和ylabel设置坐标轴的名称，以及这两个函数的花式设置方法，可以设置出各种各样的名称显示方法。今天我们来介绍介绍其他的设置。
这个是美国NOAA的一个专门下载全球气象站数据的网站，不需要注册，包含全球多个国家数据，中国气象站数量涵盖了934个，每小时、月度、年度数据可直接下载，台站资料也很全面，包括国际交换站、基本站等，还有民国时期的气象资料。不用任何权限就可以下载逐小时地面观测气象数据，常用
今年有个现象，实时数仓建设突然就被大家所关注。我个人在公众号也写过和转载过几篇关于实时数据仓库的文章和方案。
我们前几篇文章和大家介绍了如何读取Excel,以及如何获取行数据，列数据，以及具体单元格数据。像我们目前只读取了一个Excel表中的一个sheet的数据，这个sheet的数据通常我们在pandas中称其为DataFrame，它可以包含一组有序的列(Series), 而每个Series可以有不同的数据类型，这个等我们后面再详细说，今天和一起针对DataFrame一起做几个小练习。DataFrame后面我们简称为df。
> 经常听别人说 Python 在数据领域有多厉害，结果学了很长时间，连数据处理都麻烦得要死。后来才发现，原来不是 Python 数据处理厉害，而是他有数据分析神器—— pandas
场景描述：今年有个现象，实时数仓的建设突然就被大家所关注。我个人在公众号也写过和转载过几篇关于实时数据仓库建设的文章和方案。
偶然看到网上国家统计数据，利用Python数据分析自己做了几种图表练习。主要采用Pandas来做数据统计，matplotlib来做图表可视化。
原文由Rector首发于 码友网 之 《C#/.NET/.NET Core应用程序编程中实现定时任务调度的方法或者组件有哪些,Timer,FluentScheduler,TaskScheduler,Gofer.NET,Coravel,Quartz.NET还是Hangfire》
伴随着网站业务发展，需求日趋复杂多样并随时变化。传统静态化方案会遇到业务瓶颈，不能满足瞬变的需求。因此，需要一种能高性能实时渲染的动态化模板技术来解决这些问题。本文和大家分享一下最近一年做的京东商品详情页的架构升级的心路历程。
电力行业、化工行业、气象行业、地理信息等各类型实时监测、检查与分析设备所采集、产生的数据
Prophet是Facebook 开源一款基于 Python 和 R 语言的数据预测工具。Facebook 表示，Prophet 相比现有预测工具更加人性化，并且难得地提供 Python 和R的支持。它生成的预测结果足以和专业数据分析师媲美。
现在我们将着手构建智能物联网网关。我们将使用 Ansible 来自动化网关配置，因为它也可用于配置管理和应用程序部署。
很多小伙伴反应说已经用罗叔的教程解决了很多 PowerBI 难题并在工作中制作了很多报告，导航也是一个难题，有什么方法可以快速建立导航和菜单系统吗？
数仓系列传送门：https://blog.csdn.net/weixin_39032019/category_8871528.html
商业智能，又称BI，指用现代数据仓库技术、线上分析处理技术、数据挖掘和数据展现技术进行数据分析以实现商业价值。
作为一家零售公司，我们每天跟踪销售进度，会将销售额与销售目标进行比对。现实的情况是，历史销售数据储存在进销存系统中，销售目标可能储存在另外的系统或者一张Excel表格中。例如如下情景：
今天是Xcelsius系列的第一篇——初识动态仪表盘。 该案例将会讲解一个简单的电信公司月度业务分析数据模型，通过本案例你可以简单的了解水晶易表中的图表部件（柱形图、折线图）、单值部件（量表、仪表盘）
之前博客为各位简要介绍PT100热电阻温度阻值对应表，该内容适用于项目中速查，仅适合参考。
我们上篇文章中介绍了，如何加载excel和csv数据，其实除了这两种数据外，还可以从网站或者数据库中读取数据，这部分我们放到后面再和大家介绍。
今天给大家分享的标注特定日期的折线图！ ▽▼▽ 有时候我们拿到的数据存在特定日气的波动，比如股市、衍生品等指数会存在星期（周末）的波动，如果能够在图表中标注出特定日期，那么读者会对这种突然地波动有一个
Apache Kylin是一个开源的分布式分析引擎，提供Hadoop/Spark之上的SQL查询接口及多维分析（OLAP）能力以支持超大规模数据，最初由eBay Inc开发并贡献至开源社区。它能在亚秒内查询巨大的Hive表。
Python是实现RPA的工具之一，且RPA要复杂的多，远不是会Python这么简单。
2022年马上要结束了，最近突然有个想法，利用微信小程序+博客园接口做了一个「博客园年度总结
本文将分享一个基于疫情情况下的中长期月度间夜数据预测方法。传统的时间序列模型通过学习历史数据中趋势性和季节性的特征，能对月度数据做出相对有效的预测。而自从2020年以来，不时发生的疫情影响了历史数据相对规律的趋势性和季节性特征，也给基于传统时间序列模型的预测带来了难度。
中国区域2000至2022年月度植被覆盖度产品的空间分辨率250米，合成方式采用月最大值合成。本产品采用基于归一化植被指数（NDVI）像元二分模型，根据土地利用类型确定纯植被像元值和纯裸土像元值，计算中去除湖泊、河流、冰川/永久积雪等区域，实现植被覆盖度计算。通过时空变化趋势分析检验法分析，该数据集符合时间变化趋势和空间变化趋势。前言 – 人工智能教程
由于历史原因，大型集团企业往往多个帐套系统共存，包括国内知名ERP厂商浪潮、用友、金蝶、速达所提供的财务系统，集团财务共享中心的财务人员在核对财务凭证数据时经常需要跨多个系统查询且每个系统使用方式不一，同时因为系统累计数据庞大，制单和查询操作经常出现卡顿，工作效率非常低。
在处理时间序列问题时，人们通常使用跟随算法（将前一个时间单位的观测值作为当前时间的预测值）预测的结果作为预测性能的基准。
来源：oschina www.oschina.net/news/92308/postgresql-is-the-dbms-of-the-year-2017 DB-Engines 网站宣布 PostgreSQL 为 2017 年度数据库管理系统。 DB-Engines 表示，PostgreSQL 在 2017 年的数据库排名中，比其他监测到的 341 个数据库管理系统都更受欢迎。因此，决定宣布 PostgreSQL 为 2017 年的年度 DBMS。 计算结果基于当前（2018 年 1 月）分数和 2017
Power BI 的应用日趋成熟，一些行业专家已经立足于行业本身共性，为我们带来行业级的数字化转型升级解决方案。
NOAA 每月美国气候网格数据集 (NClimGrid) 数据集可作为每日 (NClimGrid-d) 或每月 (NClimGrid-m) 数据集提供。数据集包含美国本土最高、最低、平均温度和降水量的网格字段和区域平均值。NClimGrid 由网格字段组成，覆盖约 24°N 至 49°N 之间以及 67°W 至 125°W 之间的陆地区域，分辨率为 1/24 度 (0.041667°)。这些产品的主要目的是支持干旱监测等需要空间和/或时间聚合网格点值的时间序列的应用。由于基础观测的空间分布、相邻站点之间的观测时间差异以及插值误差，此类产品固有的显着不确定性，因此不鼓励依赖单日值和单个点。空间和时间平均往往会减少这些不确定性的影响，并且此类聚合值的时间序列可以证明适合气候学应用。您可以在此处找到有关数据集的其他信息前言 – 人工智能教程，并在此处找到气候引擎组织页面。
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