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时间序列图前沿信息_时间序列图怎么分析(2024年12月实时热点)

内容来源：卡姆驱动平台所属栏目：教程更新日期：2024-11-29

时间序列图

「提示工程师」有了模型，数据可视化的门槛变低了很多。刚看到Medium有一个用Claude数据可视化的用例，复刻了一下，似乎很完美。以往要用代码或者数据库工具做得事情，一句提示词就可以完成了。例子如下：图一是12个金融指标，需要做的是，找到其中的“10年期国债利率”和“标准普尔500指数收益率”，做一个1990至今的相关性比较。这件事儿，人来做就很麻烦，不说录入和代码（公式），就是在12个数据中，看哪两个是需要的指标，也挺花时间的。但是在Claude中，就是一句提示词：我希望Claude/Artifacts 使用上述可视化数据，选择 10 年期国债利率和标准普尔 500 指数收益率。将它们包含在同一时间序列图中，要捕捉 1990 年至今的时间范围。然后Claude就开始写代码了（图2），最终生成可以互动的图3。

如何进行指标异动分析？一文搞定！指标异动分析是数据分析中常见的任务之一，也是面试中经常被问到的问题。以下是进行指标异动分析的步骤和框架𐟑‡ 𐟒ᤸ€、明确问题问题描述：确定是哪个指标出现了异常变化，是突然上升还是下降，以及异动发生的时间范围。业务背景：了解该指标在业务中的作用、与其他指标的关系及其正常波动范围。明确定义：确定什么程度的变化算作异动（如同比或环比增减多少百分比）。确定目标：异动分析的目标是找出异动原因，并提出相应的解决方案或优化建议。 𐟒᤺Œ、数据收集与预处理数据来源：确定相关数据的来源，可能包括内部数据库、外部数据源、历史数据等。数据范围：收集异动前后的数据，包括可能相关的其他指标数据。清洗数据：处理缺失值、异常值和重复数据。数据整合：将不同来源的数据整合到一个分析框架中，确保数据一致性和完整性。 𐟒ᤸ‰、数据探索与分析时间序列分析：绘制该指标的时间序列图，观察异动的具体时间点和模式。分布分析：通过直方图、箱线图等了解指标的分布和异常值。相关性分析：分析该指标与其他相关指标之间的关系，如销售额、用户活跃度、市场活动等。细分分析：按维度细分数据，如时间段（天、周、月）、地理区域、客户层级等，找出异动的具体维度。事件分析：检查异动期间是否有特殊事件发生，如产品发布、市场竞争变化等。因果分析：使用统计和机器学习方法（如回归分析、时间序列模型、因果推断等）进行因果分析，找出潜在的驱动因素。 𐟒ᥛ›、结果解释与验证可视化展示：使用图表展示分析结果，如折线图、柱状图、热力图等，帮助直观理解异动原因。业务解释：结合业务背景，解释分析结果，确保结论有业务意义。验证分析：检查分析结果是否合理，可以通过设计实验（如A/B测试）或与其他数据源验证。排除假设：排除其他可能的原因，确保分析结果的可靠性。 𐟒᤺”、提出建议与行动计划短期措施：针对异动问题提出短期应对措施，如调整策略、优化流程等。长期改进：提出长期改进建议，如产品优化、市场策略调整、数据监控改进等。实施计划：制定详细的实施计划，包括时间表、资源需求和具体步骤。监控与反馈：建立监控机制，定期评估实施效果，并根据反馈不断优化。 𐟓具体案例请看下一篇！

2024研数模D题：地理气候分析全攻略 𐟌 2024年中国研究生数学建模竞赛D题：大数据驱动的地理综合问题，涉及数学分析、统计学及地理、气候等领域。以下是详细教程： 𐟓Š 描述性统计方法建构降水量：作为连续变量，按日统计，反映时间和空间变化特性。数据集应包括1990-2020年间中国范围内的降水量数据。土地利用/土地覆盖类型：离散变量，按年统计，反映时间跳跃性和空间分布特性。数据集应包括同一时期中国范围内的土地利用数据。统计指标和图表：降水量：年平均降水量（时间序列图）、降水量的空间分布（地理热图）、降水量变异系数（时间序列图）。土地利用/土地覆盖：土地覆盖类型比例变化（饼图或堆叠条形图）、土地覆盖的空间分布（分类的地理热图）、土地覆盖变化的热点分析（变化热图）。 𐟌毸极端天气事件的数学模型模型建立：结合数字高程模型（DEM）和详尽的历史气候数据（如温度、湿度、降水量），构建地形-气候交互模型。应用先进的机器学习技术，如随机森林和多元回归分析，探索地形如何影响降水模式。极端天气形成机制：结合气候模型输出，分析地形如何影响气流运动和降水过程，进而诱发极端天气事件。 𐟓ˆ 专业名词解释土地覆盖：指地表覆盖的类型，如森林、草地、沙漠等。 DEM：数字高程模型，用于描述地形的三维结构。 GIS：地理信息系统，用于管理和分析地理数据。空间模式：指地理现象在空间上的分布和变化规律。时空格局：指地理现象在时间和空间上的综合分布和变化规律。演变：指地理现象随时间的变化过程。尺度：指地理现象在不同空间和时间尺度上的表现。风险评估：指对地理现象可能带来的风险进行量化评估。通过这些方法和技术，我们可以更深入地理解地理大数据，探索降水与土地覆盖变化之间的相关性，预测极端天气事件，为气象预测和环境管理提供有力支持。

遥感与地信数据处理：从基础到高级 𐟌 遥感与地信数据处理：从基础到高级 1. 𐟓Š 专业数据处理与分析精通遥感、测绘和地信数据处理，熟练运用地理探测器、GEE (Google Earth Engine)、Matlab 和 Python 等工具，进行长时间序列数据趋势分析。 𐟌𓠥œŸ地利用变化深度解析通过转移矩阵分析，精确掌握长时间序列的土地利用类型转变情况，并进行土地利用程度指数分析，全面评估土地利用状态。 𐟌🠦䍨⫨憧›–度动态研究准确计算长时间序列的植被覆盖度，进行合理分级，并开展转移分析，清晰呈现植被覆盖的时空变化趋势。 𐟓ˆ 长时间序列数据多维度分析运用一元、多元线性回归分析、F检验、Sen趋势分析和MK检验等方法，深度挖掘数据规律；借助Hurst指数预测未来趋势，利用变异系数CV进行稳定性分析，同时开展与驱动力因子的相关性分析，全面解读数据内涵。 𐟔堧ƒ�›图绘制与分析专业绘制热力图，直观展现数据的热度分布和聚集情况。 𐟌᯸ SPEI 计算服务精确计算标准化降水蒸散指数（SPEI），为干旱等气候现象研究提供有力支持。 𐟗𚯸 ArcGIS、Envi 数据处理与出图熟练运用ArcGIS、Envi软件进行数据处理，并输出高质量的专业图表。 𐟏† 层次分析法等专题评价运用层次分析法等多种方法，对各类专题进行科学评价，为决策提供可靠依据。 𐟓š 深入剖析研究区综合信息深入研究区域概况，包括高程、坡度、坡向等地形信息，降水、温度等气候数据，以及GDP和人口等社会经济要素，为后续分析提供全面视角。 𐟔 分享一些利用遥感数据进行地信分析的实际案例提供一些基于遥感和地信数据的分析研究思路如何评估遥感和地信数据的质量？

19种科研统计图应用场景，你知道几个？数据分析的结果通常通过统计图和统计表来展示。统计图是一种用图形表示数据的方式，能够直观地展示数据的分布、趋势和关系。在科研论文中，常见的统计图包括条形图、饼图、折线图和散点图等。 𐟓Š 条形图：用于展示不同类别的数据，适用于比较不同组的数据。 𐟍• 饼图：用于展示数据的比例关系，特别适合用于展示整体与部分的关系。 𐟓ˆ 折线图：用于展示数据随时间或其他变量的变化趋势，适用于时间序列数据。 𐟓 散点图：用于展示两个变量之间的关系，适用于探索性数据分析。这些统计图在科研项目中有着广泛的应用场景，帮助研究人员更好地理解和解释数据。

𐟓𘥛𞧉‡排版神器，模板大放送！ 𐟎‰寻找完美的图片排版方式？这里有一份超赞的模板等你来拿！ 𐟎蠧‰𙨉𒤺𙯼š - 丰富页数：多达110+页，满足你各种展示需求。 - 炫酷配色：提供三种配色方案，让你的作品更加出彩。 - 灵活排版：从1到20张图片，多种排版方式任你选。 𐟌Ÿ 高级感排版方式： - 网格布局：整齐划一，展现系列图片的和谐之美。 - 瀑布流：错落有致，增加视觉动感，像瀑布般流畅。 - 轮播展示：时间序列或故事线展示，每张图片轮番上阵。 - 拼贴艺术：不规则形状切割，艺术感满满。 - 故事板：像漫画一样讲述故事，趣味性与叙事性并存。 𐟒– 创意无限： - 心形排版：别出心裁，适合团队合照或重要时刻。 - 胶片排版：复古风格，重温项目历程与时间线。 𐟓Œ 适用场景： - 工作汇报、年终总结、项目展示、团队介绍等场合均可使用。快来试试吧！

综述 | 时空图神经网络模型在时间序列预测和分类中的应用「数据派thu的精心推荐」综述 | 时空图神经网络模型在时间序列预测和...

R语言三线表展示线性回归模型结果在R语言中，展示线性回归模型结果常用的函数是summary函数，但它输出的结果并不是三线表，而且对于多个模型的比较也不太方便。为了解决这个问题，可以使用stargazer包中的stargazer函数和texreg包中的screenreg函数，这两个函数可以直接生成三线表，使模型结果的展示更加直观。图1和图2分别展示了stargazer函数和screenreg函数输出的线性回归结果三线表。这些函数的基本使用方法已经展示，但它们都可以通过调整参数来定制表格的外观，以满足不同的需求。此外，如果你需要实证分析、时间序列分析、计量经济学、宏观经济学或微观经济学方面的辅导（包括考试、作业、实验室项目、论文等），可以参考相关资源，确保认真负责的态度。

Kepler.gl：地理数据神器 Kepler.gl 是一个由Uber开发的开源地理空间数据分析和可视化工具，专为处理大规模地理位置数据而设计。它无需编写代码，用户可以轻松上传和可视化各种数据。以下是Kepler.gl的主要特点： 𐟌 数据支持支持多种数据格式：CSV、GeoJSON、KML等能够处理数百万行的数据支持时间序列数据 𐟎蠥﨧†化类型点图层热力图弧线图多边形区域六边形聚类栅格图层 Kepler.gl 提供了丰富的可视化选项，帮助用户更好地理解和展示地理数据。

时间序列预测新思路：图结构与GNN的结合 𐟓Š𐟓ˆ时间序列预测是统计学、经济学和计算机科学中的热门研究领域。探索多元时间序列中变量间的相关性和因果关系，对于提升时间序列模型的性能至关重要。当采用深度神经网络作为预测模型时，利用多变量时间序列之间的两两信息有望提高预测效果。 𐟔𐟓š已知显式图结构的情况下，图神经网络（GNN）已被证明是利用该结构的强大工具。然而，在实际应用中，图结构往往未知。因此，我们提出了一种方法，旨在在图结构未知的情况下，同时学习和优化图结构与GNN。 𐟌𐟔禈‘们将这个问题转化为通过优化图分布的平均性能来学习概率图模型。该分布用神经网络参数化，使得离散图可以通过重参数化进行微分采样。经验评估表明，我们的方法相比最近提出的双层学习方法更为简单、有效，且性能更佳。 𐟌Ÿ𐟓ˆ创新点包括：提出了一种时间序列预测模型，该模型能够学习多个时间序列中的一个图结构，并利用GNN进行同时预测。图和GNN都是端到端学习的，最大限度地利用了数据流之间的成对交互。图的结构是由神经网络参数化的，而不是被视为一个（超）参数，这使得参数的数量不会随着时间序列的数量二次增长，从而具有更好的尺度。通过这种方法，我们能够更有效地探索多元时间序列中的复杂关系，提升预测的准确性和可靠性。

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