国家邮政局发布的数据显示，2015年4月底，快递业务量完成15亿件，同比增长50.9%。目前，快递业务量增速已连续50个月超过50%，尤其是网购旺季（双十一、双十二等），我国快递包裹在当月的总量在世界范围内没有任何国家可以相比。 电子商务的兴盛有效带动快递行业的高速发展，反之，快递行业的提升也为电子商务的增长提供配套支撑。 不过，快递业在迅猛发展的同时，也让行业“亚健康”的现状越发凸显。业内人士表示，虽然国内快递行业仍在高速增长，但目前运营“压力山大”，比如人员、车辆、场地等问题。 国家统计局网站公布的快
利用switch语句的穿透特性，在3个属于相同季节的月份后面加一个break语句。输入的月份会穿过相同季节月份的case语句，打印后遇到break语句退出程序。
这两天，又接收到了不少新的讯息。我是越来越佩服“梦想橡皮檫”，檫哥了（打开周榜/总榜很好找，前排），他居然能用几年的时间来打磨一个系列。别说收39块，就是原价99我也买了，不为啥，就凭人家打磨了三年的毅力，我服！！！
1、序列的均值(mean)不应该是时间的函数(意思是不应该随时间变化)，而应该是一个常数。下面的左图满足这个条件，而右图的均值受时间的变化影响。
如果得到一份数据集，任务是要预测出一系列的值，而在预测任务中，我们大多数都采用的是拟合的方法，这篇文字主要介绍三种预测方法时间序列分析，灰色预测模型，神经网络。
前面两篇给大家介绍了几种对时间序列直接的预测方法，这一篇给大家讲讲如何对时间序列进行分解，并根据分解法对数据进行预测。
AI 科技评论按：这篇文章来自 Automattic 的数据科学家 Carly Stambaugh，她研究了一个看似简单的问题：分析序列数据中的季节性。「季节性」说起来很简单，但是真的分析的时候，你要如何知道你分析出的季节性是切实存在的呢？雷锋网 AI 科技评论全文编译如下。
上一篇已经对赛题进行详细分析了，而且大方向和基本的模型已经确定完毕，数据集都已经找到了，现在最重要的就是要分析风暴数据集以及建立时序预测模型，使用气候模型预测的数据，评估气候变化对未来极端天气事件频率和强度的影响。来看极端天气频率是否会上升，以及如何利用历史气象数据来支撑我们的模型效果。
前言 最近看到群里有小伙伴贴出一组面试题，最近又是跳槽黄金季节，小编忍不住抽出一点时间总结了下， 回答不妥的地方欢迎各位高手拍砖指点。 一、selenium中如何判断元素是否存在？ 首先selenium里面是没有这个方法的，判断元素存在需要自己写一个方法了。 元素存在有几种形式，一种是页面有多个元素属性重复的，这种直接操作会报错的；还有一种是页面隐藏的元素操作也会报错 判断方法参考这篇：Selenium2+python自动化36-判断元素存在 二、selenium中hidden或者是display ＝ n
有奖转发活动 回复“抽奖”参与《2015年数据分析/数据挖掘工具大调查》有奖活动。 论坛君 本文为光大证券首席经济学家，中国首席经济学家论坛徐高理事对中国宏观经济数据分析的深度报告。数据作为经济分析的基础，即使有严格的经济理论和预测判断，也需要详实合理的数据做支撑。宏观经济涉及多层面庞杂的数据，系统全面的掌握宏观数据体系，以及阅读、处理、分析、判断经济数据对宏观研究至关重要。 前言 数据是经济分析的基础。严格的经济理论和预测判断均需要以详实合理的数据做支撑。认识理解经济数据是进行经济研究所需的基本素质。宏观
顾名思义，时间序列就是按照时间顺利排列的一组数据序列。时间序列分析就是发现这组数据的变动规律并用于预测的统计技术。该技术有以下三个基本特点：
季节性时间序列SARIMA 在进行季节性时间序列稳定性检测之前，首先判断 a.时间序列是否有季节性 b.时间序列在什么频率上有季节性。结果会作为时间序列稳定性检测的参数输入 （季节性：比如，旅游有淡旺季）
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条件语句是C#编程中用于根据条件执行不同代码块的关键结构。C#支持if、else和switch三种常见的条件语句，它们允许根据表达式的结果决定程序的执行路径。在本文中，我们将详细介绍这三种条件语句的语法和使用方法。
这部分是用指数平滑法做的时间序列的R语言实现，建议先看看指数平滑算法。 用指数平滑做预测 简单指数平滑（Simple Exponential Smoothing） 对可用加性模型描述的，非周期性的时间序列数据，可用简单指数平滑来做短期的预测。指数平滑是根据平滑常熟α来做的，α取值在0-1的区间上，α越小越接近0，就表示做预测时对近期观测所取的比重较大。 说明：指数平滑算法的原理就是利用历史观测数据对未来做预测，α的取值决定着对近期和远期观测数据所取的权重。详细的可以去了解该算法。 下面是伦敦1813年到19
Enum的全写是Enumeration，这个词的翻译是列举、逐条陈述、细目。在程序语言中，枚举类型是一种特殊的数据类型（常用的数据类型比如字符串、整型），这种数据类型的变量值限定在固定的范围， 比如季节只有春夏秋冬，月份是12个。
时间序列预测与建模在数据分析中起着重要的作用。时间序列分析是统计学的一个分支，广泛应用于计量经济学和运筹学等领域。这篇技能测试文章是为了测试你对时间序列概念的了解程度。
作者：matrix 被围观: 2,606 次 发布时间：2017-01-13 分类：零零星星 | 无评论 »
Autoregressive Integrated Moving Average model (ARIMA)，差分整合移动平均自回归模型。ARIMA(p,d,q)主要包含三项：
默认情况下，Python脚本中的语句是从上到下依次执行。如果有逻辑处理需要，可以通过以下两种方式改变执行的顺序：
首先应该要分析库存的现状，如实地调查，根据库存资料，数据分析等都是用来进行分析的有效途径，而分析的内容除了公司的统计汇总外，还应该包括产品类目和仓库的分类，有了结果接下来就该去追查原因了，否则就算分析的再好无法做出改变，只知道结果依旧无法从根源上解决问题。
时间序列是由按时间排序的观察单位组成的数据。可能是天气数据、股市数据。，也就是说它是由按时间排序的观察值组成的数据。
IT运维领域要保障服务正常运行，通常第一步是将运维的对象监控起来，这其中主要就是对运维对象的指标进行实时监控：通过设定的（算法）规则对指标进行实时检测，当某个指标值不符合设定的规则时，则判定为异常，然后发送相应的告警到告警平台。
Shiny包可以快速搭建基于R的交互网页应用。对于web的交互，之前已经有一些相关的包，不过都需要开发者熟悉网页编程语言（html,CSS,JS）。
在 C 语言中也经常需要对一些条件做出判断，从而决定执行哪一段代码，这时就需要使用选择结构语句。
使用ARIMA模型，您可以使用序列过去的值预测时间序列。在本文中，我们从头开始构建了一个最佳ARIMA模型，并将其扩展到Seasonal ARIMA（SARIMA）和SARIMAX模型。
共享单车是指企业在校园、地铁站点、公交站点、居民区、商业区、公共服务区等提供自行车单车共享服务，是一种分时租赁模式，是一种新型绿色环保共享经济。
时序是用时间线串联的一维的数据，时序每一个时间变量对于一个唯一的值带了的问题是：随机变量对应的样本是唯一。
时间序列预测就是利用过去一段时间的数据来预测未来一段时间内的信息，包括连续型预测（数值预测，范围估计）与离散型预测（事件预测）等，具有非常高的商业价值。
时间序列是指同一种现象在不同时间上的相继观察值排列而成的一组数字序列。统计学上，一个时间序列即是一个随机过程的实现。时间序列按其统计特性可以分为平稳时间序列和非平稳时间序列两类。在实际生活中遇到的序列，大多数是不平稳的。
根据频率，时间序列可以是每年（例如：年度预算），每季度（例如：支出），每周（例如：销售数量），每天（例如天气），每小时（例如：股票价格），分钟（例如：来电提示中的呼入电话），甚至是几秒钟（例如：网络流量）。
时间序列在生活中非常常见，它是按照时间排序、随时间变化的数据序列，时间序列对疾病感染增长、股票趋势预测等现实场景均非常常见，而arima算法模型是时间序列经典算法之一。
所以我们在设计多线程代码的时候就必须在满足线程安全的前提下尽可能的提高任务执行的效 故： 加锁细粒度化：加锁的代码少一点，让其他代码可以并发并行的执行
c是常数项，εt是随机误差项。 对于一个AR(1)模型而言： 当 ϕ1=0 时,yt 相当于白噪声； 当 ϕ1=1 并且 c=0 时,yt 相当于随机游走模型； 当 ϕ1=1 并且 c≠0 时,yt 相当于带漂移的随机游走模型； 当 ϕ1<0 时,yt 倾向于在正负值之间上下浮动。
如果你还在为时间序列预测而苦恼，那就一起走进兴奋而又神奇的Prophet世界吧。
最近一直在接触时间序列，所以打算写一些有关时间序列的文章，预测部分会从规则开始、到传统模型、到机器学习、再到深度学习，此外也会介绍一些时间序列的基本概念，包括自相关、平稳性、滞后性、季节性等。
我们将利用6种不同的图表来揭示时间序列数据的各个方面。重点介绍Python中的plotnine库，这是一种基于图形语法(Grammar of Graphics)的绘图工具。
现在冬天下雪已经是很常见的事情了，为了应景，我们可以为我们的网站增加雪花飘落的效果，这个应该还是很不错的。实现的方法还是比较简单的，只需要简单的三步就可以了，现将方法分享一下 l如何给自己的网站/页面
.注意点 ： if-else if -else结构中必须以if开头，中间的else if可以是多个，末尾的esle可以省略（一般都不会省略）
分析和处理季节性是时间序列分析中的一个关键工作，在本文中我们将描述三种类型的季节性以及常见的8种建模方法。
在编程领域里，枚举是用来表示只包含有限数量的固定值的类型，在开发中一般用于标识错误码或者状态机。拿一个实体对象的状态机来说，它通常与这个对象在数据库里对应记录的标识状态的字段值相对应。
使用ARIMA模型，您可以使用序列过去的值预测时间序列（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。
其中，“expression”是一个可以返回一个值的表达式（如变量或函数调用），它的值将被与每个“case”子句中的值进行比较。如果“expression”等于某个“case”子句中的值，则执行该子句中的代码。如果“expression”不等于任何一个“case”子句中的值，则执行“default”子句中的代码。
标识符的第一个字符必须是字母，下划线（_）；其后的字符可以是字母、下划线或数字。一些特殊的名称，作为python语言的保留关键字，不能作为标识符以双下划线开始和结束的名称通常具有特殊的含义。例如__init__为类的构造函数，一般应避免使用
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