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时间序列图前沿信息_时间安排表(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：2024-12-02

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！

Python数据分析全攻略：从基础到进阶 𐟓Š 数据预处理与清洗缺失值处理数据转换特征工程数据可视化 𐟓ˆ 描述性统计分析均值、中位数和众数计算标准差和方差计算频率分布分析直方图、箱线图和散点图绘制 𐟓Š 机器学习模型分类模型（如SVM、决策树、随机森林等）回归模型（如线性回归、岭回归等）聚类分析（如K均值聚类）降维技术（如PCA）深度学习模型（如卷积神经网络） 𐟓ˆ 时间序列分析移动平均自回归模型季节分解 ARIMA模型 𐟓Š Pandas、NumPy、SciPy、ScikitLearn、TensorFlow、Matplotlib等库的应用

时间序列分析并不难！𐟓ˆ 大家好！今天我想和大家聊聊一个曾经让我头疼不已，但现在却豁然开朗的领域——时间序列分析（TSA）。其实，TSA并没有想象中那么复杂，只是它用到的术语和传统的统计分析有些不同而已。通过对比简单的线性回归（SLR），我们可以更容易理解时间序列分析的逻辑和思路。从SLR到TSA：平稳性是关键 𐟓Š 在SLR（单变量线性回归）中，我们希望因变量Y通过某种转换后服从正态分布，这样有助于我们进行推断和预测。而在TSA中，对应的是序列的平稳性。时间序列数据因为加入了时间索引，所以使用的是自相关函数（auto correlation function）。平稳性意味着序列有稳定的均值和方差，这也有利于我们对时间序列模型进行假设推断。分解序列：趋势、季节性和周期性 𐟌𑊊为了获得平稳性，我们需要将序列分解成不同的部分：趋势（trend）、季节性（seasonality）、周期性（cycle）和白噪音。通过一级差分（作差）或二级差分（作对数），可以获取更平稳的数据。这个思路和SLR中对Y进行Box-Cox变换是相似的。自相关性和参数估计：ACF和PACF图 𐟓ˆ 获得平稳的白噪音后，我们构建ACF（自相关函数）和PACF（偏自相关函数）图来分析数据的自相关性和估计时间序列模型的参数。ACF图展示的是间隔数据的相关性，而PACF图展示的是间隔数据之间的条件自相关性。ACF通过获取h时间间隔后的数据进行自相关性分析，而PACF通过建立h间隔之内的回归函数获得回归系数进行分析。这个分析可以对照SLR中对X和Y相关性的分析，因为如果两个数据不相关的话，那模型也就没有什么预测或者代表性能力了。选择合适的模型：ARIMA、SARIMA等 𐟚€ ACF和PACF图最大的用处是帮我们决定ARIMA模型的参数。因为我们不知道自相关性要使用多少间隔外的数据。一年之前的数据还会对今年预测有用吗？除去季节性的话，还有预测能力吗？这个需要每个人根据不同的知识背景进行判断。估计模型参数并建模 𐟧估计了模型参数的范围后，就可以开始建模了。根据情景需要可以使用很多模型，最常见的是ARIMA、SARIMA（增加了季节性）、Exponential Smoothing（系数之和为1）、单独的AR MA模型等。实战案例：英国旅游收益的时间序列分析 𐟌 今天我在GitHub上分享了一个对英国旅游收益的年度数据的时间序列分析。我把分析的每个步骤都清楚地写在里面了，一般的时间序列分析都可以按照这个过程走哦～如果有想看视频教程的话，我会努力出𐟘 希望这篇文章能帮到你们，让时间序列分析不再那么神秘和困难！𐟓ˆ

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。

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。

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...

𐟓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！

Seaborn日历热图绘制全攻略日历热图是一种在时间维度上进行纵向分析的可视化方法，通过颜色区分每日数据，适用于大量时间范围的数据。与以时间为横轴的折线图或柱状图相比，热力图的优点是能精确到每一天。使用Python绘制日历热图，可以通过seaborn库的heatmap方法实现。具体步骤如下：获取日历数据：使用calendar模块获取日历数据。绘制热图：使用seaborn的heatmap方法绘制日历热图。此外，还可以使用基于matplotlib二次开发的calplot库进行绘制。如果你需要可交互式日历图，可以使用pyecharts或plotly库。以下是一些示例图片（图1、图2为2018年日历数据）：图1：使用seaborn绘制日历热图图2：使用seaborn绘制日历热图图3：使用calplot库绘制日历热图这些方法可以帮助你更好地理解和分析时间序列数据。

如何制作漂亮的同比、环比数据对比图标？你是不是也在为如何制作同比、环比图表而烦恼？别担心，今天我来教你如何做漂亮的双层数据分析图，让你的数据可视化更加直观和有趣！𐟓Š✨ 第一步：准备工作 𐟓‹ 首先，你需要准备好你的数据。同比和环比的数据通常来自于同一个数据集，但时间范围不同。比如说，你可以有一个年度数据集，包含每个月的销售额，然后你可以从中提取出同比和环比的数据。第二步：选择合适的图表类型 𐟓ˆ 在制作图表时，选择合适的图表类型非常重要。对于同比和环比数据，推荐使用双层柱状图或者双层折线图。这样可以将两个时间序列的数据清晰地展示出来。第三步：制作双层图表 𐟏⊥ˆ𖤽œ双层图表的关键在于将两个时间序列的数据叠加在一起。你可以使用一些数据可视化工具，比如Excel、Tableau或者Python的matplotlib库来制作这些图表。具体步骤可能因工具而异，但基本原理是一样的。第四步：美化你的图表 𐟎芦œ€后一步就是美化你的图表啦！你可以添加一些颜色、线条、阴影等来增加视觉效果。比如说，你可以用不同的颜色来表示不同的时间序列，或者用阴影来突出重要的数据点。小贴士：保持清晰和简洁 𐟒ኦ— 论你用什么工具制作图表，记住一个重要的原则：保持清晰和简洁。这样读者才能快速理解你的数据。不要让图表过于复杂或者混乱，简洁的图表往往更有说服力。希望这些小技巧能帮到你！如果你有任何问题或者需要更多的帮助，欢迎随时联系我哦！𐟘Š

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