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。
欢迎来到Python for Finance教程系列的第4部分。 在本教程中，我们将基于Adj Close列创建烛形/ OHLC图，这将允许我介绍重新采样和其他一些数据可视化概念。
Pandas 是数据分析领域中最为流行的库之一，它提供了丰富的功能用于处理时间序列数据。在实际项目中，对时间序列数据的处理涉及到各种操作，包括日期解析、重采样、滑动窗口等。本篇博客将深入介绍 Pandas 中对时间序列数据的处理技术，通过实例演示如何灵活应用这些功能。
您将学习如何使用Prophet（在R中）解决一个常见问题：预测公司明年的每日订单。
“数据仓库（Data Warehouse）是一个面向主题的（Subject Oriented）、集成的（Integrated）、相对稳定的（Non-Volatile）、反映历史变化（Time Variant）的数据集合，用于支持管理决策(Decision Making Support)。”——数据仓库之父W.H.Inmon
标题中的“完整指南”并不意味着，它有所有的可视化。在这么多不同的库中有这么多的可视化方法，所以在一篇文章中包含所有这些方法是不实际的。
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。
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。
LSTM（或长短期记忆人工神经网络）允许分析具有长期依赖性的有序数据。当涉及到这项任务时，传统的神经网络体现出不足，在这方面，LSTM将用于预测这种情况下的电力消耗模式。
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。
教程地址：http://www.showmeai.tech/tutorials/84
对于任何业务而言，基于时间进行分析都是至关重要的。库存量应该保持在多少？你希望商店的客流量是多少？多少人会乘坐飞机旅游？类似这样待解决的问题都是重要的时间序列问题。
关于AliExpress中数据的功能对于新手卖家来说比较陌生，其中的功能以及作用并不是很了解，然而店铺的流量与此息息相关，因此很多卖家十分关注数据的分析应用。究竟如何玩转数据来进行选品，请随小编看看速卖通大学讲师李杰是如何分享的。 卖家常常会有这样的苦恼，店铺常常一看没有拿得出手的产品，上了一堆产品，却没什么动静。而卖得动的东西，同行越来越多，越来与难卖；店铺营业额依靠几款产品支持，后续乏力。那么如何选品，分为以下两部分讲解： 一、选品方向和步骤 选品方向：专业店铺，新奇特，广撒网 选品步骤： 1. 明确你
巴西的新闻网站Visualoop，这是一家汇集来自互联网的信息图表和数据为中心的可视化网站,今年,他们继续评选出这一年最优秀的大数据可视化相关工具。 “我们很艰难的选出这20个新的平台或工具—如果你是我们每周数据新闻报道的忠实读者，你可能记得我们列表中的几个。”在这个榜单中他们忽略了新的版本和现有工具的更新，例如：CartoDB, Mapbox, Tableau, D3.js, RAW, Infogr.am 等等。 下面，就是Visualoop从他们的报道中提取的20大可视化工具和资料。 工具： 1、Int
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。
上图展示了本文的整体架构：结合了传统的统计技术和大型语言模型驱动的多智能体系统。首先利用从简单的规则、无监督学习和深度学习技术等现有手段，对金融表格数据中的异常进行识别。异常识别后，将数据传到LLM多智能体系统中。
阅读本文章需要读者有一定的Python基础，且对XPATH、正则、selenium有一定程度的了解（知道基础知识和基础语法即可），并且对Python数据持久化手段有一定的了解（本文内使用的是shelve，因为方便）。
DateDiff(interval, date1, date2[, firstdayofweek[, firstweekofyear]])
我们即将与 2019 挥手作别，踏入崭新的 2020。一到年末，各个平台都在整理数据，出具一份属于自己平台的「年度报告」。而对于技术人而言，如果你是一位开源爱好者，GitHub 的年度报告就是你 2019 年的技术总结。
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。
本文比较了几个时间序列模型，以预测SP500指数的每日实际波动率。基准是SPX日收益序列的ARMA-EGARCH模型。将其与GARCH模型进行比较 。最后，提出了集合预测算法。
最近我们被客户要求撰写关于ARMA-GARCH的研究报告，包括一些图形和统计输出。
我们被要求在本周提供一个报告，该报告将结合ARMA-EGARCH，集成预测算法等数值方法
导读 在软件开发的复杂世界中，数据库死锁往往是隐藏在数据操作深处的隐患，它们可能在任何时候无声无息地破坏系统的稳定性。在最新的测试中，测试工程师竟然意外发现了一个潜伏已久的数据库死锁问题。这个发现不仅展示了细致测试的重要性，也提醒我们即使是看似不起眼的系统异常，也可能是潜在大问题的冰山一角。在本文中，我们将深入探讨这个死锁是如何被发现的，以及我们可以从中学到的宝贵经验。
1.可视化对象导出CSV格式限制3万行数据，这对于数据量动辄上百万甚至上亿的表来说是不可接受的；
Original Link 思想： BFS。 难点一，处理地图坐标和转换： 题目的地图坐标和二维数组坐标不照应； 则，第 a 排 b 列需要转换为 mp[n - b][a - 1]。 难点二，记录消耗的天数： 由于 BFS 搜索不能记录当前搜索的是第几层； 则，考虑在新搜索到的点额外增加参数 w，来记录该点在第几周被感染； 最后用 res 维护最大的 w 即为答案。 最后，搜索时要枚举八个方向，利用偏移量数组解决即可。 代码： #include <bits/stdc++.h> using namesp
车间生产计划 车间生产计划是工厂生产计划的具体执行计划，是把工厂全年的生产任务具体地分配到各个车间、工段、班组以至每个操作人员，规定各相关人员在月、旬、周、日以至轮班和小时内的具体生产任务，从而保证按品种、质量、数量、期限和成本完成工厂的生产任务。 车间生产计划一般包括以下四项内容 1 车间生产作业计划日常安排 2 班组生产作业计划的编制 3 班组内部生产作业计划的编制 4 临时生产计划及其它 在编制车间生产计划时，一般遵循以下原则： 1 保证工厂总生产作业计划中各项指标的落实 2 认真进行工种、设备生产能
当我们在处理这样的数据时，想要进行排列时，会发现它并没有按照我们预想的按照1……9，10，11，12……这样的排序：
时间序列是由表示时间的x轴和表示数据值的y轴组成，使用折线图在显示数据随时间推移的进展时很常见。它在提取诸如趋势和季节性影响等信息方面有一些好处。
在我们的用例中1-10% 是对历史记录的更新。当记录更新时，我们需要从之前的 updated_date 分区中删除之前的条目，并将条目添加到最新的分区中，在没有删除和更新功能的情况下，我们必须重新读取整个历史表分区 -> 去重数据 -> 用新的去重数据覆盖整个表分区
本文将分析工业指数（DJIA）。工业指数（DIJA）是一个股市指数，表明30家大型上市公司的价值。工业指数（DIJA）的价值基于每个组成公司的每股股票价格之和。
最近我们被客户要求撰写关于ARMA-EGARCH的研究报告，包括一些图形和统计输出。
用于分析投资组合风险的最受欢迎的模型是因子模型，因为股票具有共同移动的趋势。证券的主要组成部分经常会解释很大一部分差异。由于我们主要关注构成投资组合的多种资产，因此需要对此进行说明。有些问题可能是为什么低市净率的股票要比具有较高市净率的股票好吗？在此，比率的“价格”部分仅是股价（每股），比率的“帐面”部分是“股东权益” /“流通股”，这是公司资产负债表上的项目。
private const string _extraClause = ” AND C_INTERNSHIPORG_INTERNSHIPID = {0}”;
本文比较了几个时间序列模型，以预测SP500指数的每日实际波动率。基准是SPX日收益序列的ARMA-EGARCH模型。将其与GARCH模型进行比较 。最后，提出了集合预测算法 。
在时间序列分析中，我们经常通过对过去的理解来预测未来。为了使这个过程成功，我们必须彻底了解我们的时间序列，找到这个时间序列中包含的信息。
本文将分析工业指数（DJIA）。工业指数（DIJA）是一个股市指数，表明30家大型上市公司的价值。工业指数（DIJA）的价值基于每个组成公司的每股股票价格之和（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。
度量是一种直观展示的方式，是管理的依据。当各种运动手环、各种步数记录软件出现时，人们才发现原来自己运动量这么少。通过排行榜上的对比才发现自己的懒惰。看到手机上完成5000步目标的提示，你很开心。当步数可以被测量之后，人们才对自己的健康做到更好的管理。
原作者 Billy Charlton 编译 CDA 编译团队 本文为 CDA 数据分析师原创作品，转载需授权 Uber 和 Lyft 是美国主要的两个打车应用。数据科学家对其在旧金山的出行数据进行了可视化，发现每日行程超过20万人次。 我叫 Billy Charlton，Because LLC 公司的创始人，西雅图的普吉特区域理事会的前数据总监。我擅长交通规划领域，因为这对我们的城市和日常生活有直接的影响。 最近，旧金山交通管理局发布了 Uber 和 Lyft 的城市出行数据，这是史无前例的。加在一起，
在大多数 UNIX 系统中，当前时间存储为自特定时刻以来经过的时间以简化，将时间保持为长整数。所有 UNIX 系统普遍接受的时刻是 1970 年 1 月 1 日凌晨 12:00:00。 这称为 UNIX 时间戳，并被所有现代 UNIX/Linux 系统识别。
教程地址：http://www.showmeai.tech/tutorials/33
我们现在有这样一份数据，记录了近173万用户的爱好情况（数据为随机生成）。数据中每行为一个用户，每列为一个爱好属性，“y”代表有此爱好，“n”代表无此爱好，我们希望通过关联分析找出用户会倾向于同时具有哪些爱好。数据保存为csv格式，并导入R中。
原文地址：http://blog.itpub.net/29324876/viewspace-1096741/
欢迎来到《每周CV论文推荐》。在这个专栏里，还是本着有三AI一贯的原则，专注于让大家能够系统性完成学习，所以我们推荐的文章也必定是同一主题的。
Python对Excel的读写主要有xlrd、xlwt、xlutils、openpyxl、xlsxwriter几种。
在数据分析、数据可视化产品中，最常用到的分析思路就是对比分析，有对比才有直观的量化评价标准，如果只是说今天DAU 1000W，那这1000W仅是个数字而已，业务表现到底是好还是坏呢?对比分析过程，日期
最近我们被客户要求撰写关于ARMA-GARCH模型的研究报告，包括一些图形和统计输出。
行为风险因素监测系统（BRFSS）是一项年度电话调查。BRFSS旨在确定成年人口中的风险因素并报告新兴趋势。例如，调查对象被询问他们的饮食和每周体育活动、HIV/AIDS状况、可能的吸烟情况、免疫接种、健康状况、健康日数-与健康相关的生活质量、医疗保健获取、睡眠不足、高血压认知、胆固醇认知、慢性健康问题、酒精消费、水果和蔬菜消费、关节炎负担以及安全带使用情况等。
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