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R语言时间序列基础库zoo_光环大数据培训机构

R语言时间序列基础库zoo_光环大数据培训机构
R语言时间序列基础库zoo_光环大数据培训机构

https://www.wendangku.net/doc/6617950347.html,

R语言时间序列基础库zoo_光环大数据培训机构

时间序列分析是一种动态数据处理的统计方法,通过对时间序列数据的分析,我们可以感觉到世界正改变着什么!R语言作为统计分析的利器,对时间序列处理有着强大的支持。在R语言中,单独为时间序列数据定义了一种数据类型zoo,zoo是时间序列的基础,也是股票分析的基础。

本文将介绍zoo库在R语言中的结构和使用。

目录

zoo介绍

zoo安装

zoo的API介绍

zoo使用

1. zoo介绍

zoo是一个R语言类库,zoo类库中定义了一个名为zoo的S3类型对象,用于描述规则的和不规则的有序的时间序列数据。zoo对象是一个独立的对象,包括索引、日期、时间,只依赖于基础的R环境,zooreg对象继承了zoo对象,只能用于规则的的时间序列数据。

https://www.wendangku.net/doc/6617950347.html,

R语言的其他程序包,都是以zoo, zooreg为时间序列数据的基础!

2. zoo安装

系统环境

Win7 64bit

R: 3.0.1 x86_64-w64-mingw32/x64 b4bit

zoo安装

~ R> install.packages("zoo")> library(zoo)

3. zoo的API介绍

基础对象

zoo: 有序的时间序列对象

zooreg: 规则的的时间序列对象,继承zoo对象

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as.zoo: 把一个对象转型为zoo类型

plot.zoo: 为plot函数,提供zoo的接口

xyplot.zoo: 为lattice的xyplot函数,提供zoo的接口 ggplot2.zoo: 为ggplot2包,提供zoo的接口

数据操作

coredata: 获得和修改zoo的数据部分

index: 获得和修改zoo的索引部分

window.zoo: 按时间过滤数据

merge.zoo: 合并多个zoo对象

read.zoo: 从文件读写zoo序列

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rollapply: 对zoo数据的滚动处理

rollmean: 对zoo数据的滚动,计算均值

NA值处理

na.?ll: NA值的填充

na.locf: 替换NA值

na.aggregate: 计算统计值替换NA值

na.approx: 计算插值替换NA值

na.StructTS: 计算seasonal Kalman filter替换NA值 na.trim: 过滤有NA的记录

辅助工具

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lag.zoo: 计算步长和分差

MATCH: 取交集

ORDER: 值排序,输出索引

显示控制

yearqtr: 以年季度显示时间

yearmon: 以年月显示时间

xblocks: 作图沿x轴分隔图型

make.par.list: 用于给plot.zoo 和 xyplot.zoo 数据格式转换4. zoo使用

1). zoo函数

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3). zoo的类型转换

4). ggplot2画时间序列

5). 数据操作

6). 数据滚动处理

7). NA值处理

8). 数据显示格式

9). 按时间分隔做衅

10). 从文件读入zoo序列

1). zoo函数

zoo对象包括两部分组成,数据部分、索引部分。

https://www.wendangku.net/doc/6617950347.html,

zoo(x = NULL, order.by = index(x), frequency = NULL)

参数列表:

x: 数据部分,允许向量,矩阵,因子

order.by: 索引部分,唯一字段,用于排序

frequency: 每个时间单元显示的数量

构建一个zoo对象,以时间为索引

> x.Date <- as.Date("2003-02-01") + c(1, 3, 7, 9, 14) - 1> x.Date[1] "2003-02-01" "2003-02-03" "2003-02-07" "2003-02-09" "2003-02-14"> class(x.Date)[1] "Date"> x <- zoo(rnorm(5), x.Date)> x2003-02-01 2003-02-03 2003-02-07 2003-02-09 2003-02-14 0.01964254 0.03122887 0.64721059 1.47397924 1.29109889 > class(x)[1] "zoo"> plot(x)

以数学为索引的,多组时间序列

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113 4 8 124 1 5 95 2 6 106 3 7 117 4 8 128 1 5 99 2 6 1010 3 7 11> plot(y)

2). zooreg函数

函数定义:

zooreg(data, start = 1, end = numeric(), frequency = 1,deltat = 1, ts.eps = getOption("ts.eps"), order.by = NULL)

参数列表:

data: 数据部分,允许向量,矩阵,因子

start: 时间部分,开始时间

end: 时间部分,结束时间

frequency: 每个时间单元显示的数量

deltat: 连续观测之间的采样周期的几分之一,不能与frequency 同时出现,例如1/2

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ts.eps: 时间序列间隔,在时间间隔大于ts.eps时认为是相等的。

通过getOption(“ts.eps”)设置,默认是1e-05

order.by: 索引部分,唯一字段,用于排序, 继承zoo的order.by

构建一个zooreg对象

> zooreg(1:10, frequency = 4, start = c(1959, 2))1959(2) 1959(3) 1959(4)

1960(1) 1960(2) 1960(3) 1960(4) 1961(1) 1961(2) 1 2 3 4 5 6 7 8 9 1961(3) 10 >

as.zoo(ts(1:10, frequency = 4, start = c(1959, 2)))1959(2) 1959(3) 1959(4) 1960(1) 1960(2) 1960(3) 1960(4) 1961(1) 1961(2) 1 2 3 4 5 6 7 8 9 1961(3) 10>

zr<-zooreg(rnorm(10), frequency = 4, start = c(1959, 2))> plot(zr)

3). zoo的类型转换

转型到zoo类型

> as.zoo(rnorm(5)) 1 2 3 4

5 -0.4892119 0.5740950 0.7128003 0.6282868 1.0289573 >

as.zoo(ts(rnorm(5), start = 1981, freq = 12)) 1981(1) 1981(2)

1981(3) 1981(4) 1981(5) 2.3198504 0.5934895 -1.9375893

-1.9888237 1.0944444

从zoo类型转型到其他类型

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> x <- as.zoo(ts(rnorm(5), start = 1981, freq = 12))> x 1981(1)

1981(2) 1981(3) 1981(4) 1981(5) 1.8822996 1.6436364

0.1260436 -2.0360960 -0.1387474 > as.matrix(x) x1981(1)

1.88229961981(2) 1.64363641981(3) 0.12604361981(4) -

2.03609601981(5)

-0.1387474> as.vector(x)[1] 1.8822996 1.6436364 0.1260436

-2.0360960 -0.1387474> as.data.frame(x) x1981(1)

1.88229961981(2) 1.64363641981(3) 0.12604361981(4) -

2.03609601981(5)

-0.1387474> as.list(x)[[1]] 1981(1) 1981(2) 1981(3) 1981(4) 1981(5) 1.8822996 1.6436364 0.1260436 -2.0360960 -0.1387474

4). ggplot2画时间序列

ggplot2::fortify函数,通过zoo::ggplot2.zoo函数,转换成ggplot2可识别

的类型。

library(ggplot2)library(scales)x.Date <- as.Date(paste(2003, 02, c(1, 3, 7, 9, 14), sep = "-"))x <- zoo(rnorm(5), x.Date)xlow <- x - runif(5)xhigh

<- x + runif(5)z <- cbind(x, xlow, xhigh)g<-ggplot(aes(x = Index, y = Value), data = fortify(x, melt =

TRUE))g<-g+geom_line()g<-g+geom_line(aes(x = Index, y = xlow), colour = "red", data = fortify(xlow))g<-g+geom_ribbon(aes(x = Index, y = x, ymin

= xlow, ymax = xhigh), data = fortify(x), fill = "darkgray")

g<-g+geom_line()g<-g+xlab("Index") + ylab("x")g> z

x xlow xhigh2003-02-01 -0.36006612 -0.88751958

0.0062478162003-02-03 1.35216617 0.97892538 2.0763605242003-02-07

0.61920828 0.23746410 1.1565694242003-02-09 0.27516116 0.09978789

0.7778788672003-02-14 0.02510778 -0.80107410 0.541592929

5). 数据操作

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> x.date <- as.Date(paste(2003, rep(1:4, 4:1), seq(1,20,2), sep = "-"))> x <- zoo(matrix(rnorm(20), ncol = 2), x.date)> coredata(x) [,1] [,2] [1,] -1.04571765 0.92606273 [2,] -0.89621126

0.03693769 [3,] 1.26938716 -1.06620017 [4,] 0.59384095 -0.23845635 [5,] 0.77563432 1.49522344 [6,] 1.55737038 1.17215855 [7,]

-0.36540180 -1.45770721 [8,] 0.81655645 0.09505623 [9,] -0.06063478 0.84766496[10,] -0.50137832 -1.62436453> coredata(x) <- matrix(1:20, ncol = 2)> x 2003-01-01 1 112003-01-03 2 122003-01-05 3 132003-01-07 4 142003-02-09 5 152003-02-11 6 162003-02-13 7 172003-03-15 8 182003-03-17 9 192003-04-19 10 20

修改zoo的索引部分index

> x.date <- as.Date(paste(2003, rep(1:4, 4:1), seq(1,20,2), sep = "-"))> x <- zoo(matrix(rnorm(20), ncol = 2), x.date)> index(x) [1] "2003-01-01" "2003-01-03" "2003-01-05" "2003-01-07" "2003-02-09" [6] "2003-02-11" "2003-02-13" "2003-03-15" "2003-03-17" "2003-04-19"> index(x) <-

1:nrow(x)> index(x) [1] 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

按时间过滤数据window.zoo

> x.date <- as.Date(paste(2003, rep(1:4, 4:1), seq(1,20,2), sep = "-"))> x <- zoo(matrix(rnorm(20), ncol = 2), x.date)> window(x, start =

as.Date("2003-02-01"), end = as.Date("2003-03-01"))2003-02-09

0.7021167 -0.30738092003-02-11 2.5071111 0.62105422003-02-13

-1.8900271 0.1819022> window(x, index = x.date[1:6], start =

as.Date("2003-02-01"))2003-02-09 0.7021167 -0.30738092003-02-11

2.5071111 0.6210542> window(x, index = x.date[c(4, 8, 10)])2003-01-07 1.4623515 -1.1985972003-03-15 -0.5898128 1.3184012003-04-19

-0.4209979 -1.648222

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合并多个zoo对象merge.zoo

> y1 <- zoo(matrix(1:10, ncol = 2), 1:5)> y2 <- zoo(matrix(rnorm(10), ncol

= 2), 3:7)> merge(y1, y2, all = FALSE) y1.1 y1.2 y2.1 y2.23

3 8 0.9514985 1.7238941

4 4 9 -1.1131230 -0.2061446

5 5

10 0.6169665 -1.3141951> merge(y1, y2, all = FALSE, suffixes = c("a", "b")) a.1 a.2 b.1 b.23 3 8 0.9514985 1.72389414

4 9 -1.1131230 -0.2061446

5 5 10 0.6169665 -1.3141951> merge(y1,

y2, all = TRUE) y1.1 y1.2 y2.1 y2.21 1 6 NA NA2 2 7 NA NA3 3 8 0.9514985 1.72389414

4 9 -1.1131230 -0.2061446

5 5 10 0.6169665 -1.3141951

6 NA

NA 0.5134937 0.06347417 NA NA 0.3694591 -0.2319775> merge(y1,

y2, all = TRUE, fill = 0) y1.1 y1.2 y2.1 y2.21 1 6

0.0000000 0.00000002 2 7 0.0000000 0.00000003 3 8

0.9514985 1.72389414 4 9 -1.1131230 -0.20614465 5 10

0.6169665 -1.31419516 0 0 0.5134937 0.06347417 0 0

0.3694591 -0.2319775

计算zoo数据aggregate.zoo

> x.date <- as.Date(paste(2004, rep(1:4, 4:1), seq(1,20,2), sep = "-"))>

x <- zoo(rnorm(12), x.date); x 2004-01-01 2004-01-03 2004-01-05

2004-01-07 2004-02-09 2004-02-11 0.67392868 1.95642526

-0.26904101 -1.24455152 -0.39570292 0.09739665 2004-02-13

2004-03-15 2004-03-17 2004-04-19 -0.23838695 -0.41182796 -1.57721805

-0.79727610 > x.date2 <- as.Date(paste(2004, rep(1:4, 4:1), 1, sep = "-")); x.date2 [1] "2004-01-01" "2004-01-01" "2004-01-01" "2004-01-01"

"2004-02-01" [6] "2004-02-01" "2004-02-01" "2004-03-01" "2004-03-01"

"2004-04-01"> x2 <- aggregate(x, x.date2, mean); x22004-01-01 2004-02-01

2004-03-01 2004-04-01 0.2791904 -0.1788977 -0.9945230 -0.7972761

6). 数据滚动处理

https://www.wendangku.net/doc/6617950347.html,

对zoo数据的滚动处理rollapply

> z <- zoo(11:15, as.Date(31:35))> rollapply(z, 2, mean)1970-02-01

1970-02-02 1970-02-03 1970-02-04 11.5 12.5 13.5

14.5

等价操作:rollapply , aggregate

> z2 <- zoo(rnorm(6))> rollapply(z2, 3, mean, by = 3) # means of nonoverlapping groups of 3 2 5 -0.3065197 0.6350963 > aggregate(z2, c(3,3,3,6,6,6), mean) # same 3 6

-0.3065197 0.6350963

等价操作:rollapply, rollmean

> rollapply(z2, 3, mean) # uses rollmean which is optimized for mean 2 3 4 5 -0.3065197 -0.7035811 -0.1672344

0.6350963 > rollmean(z2, 3) # same 2 3 4 5 -0.3065197 -0.7035811 -0.1672344 0.6350963

7). NA值处理

NA填充na.fill

> z <- zoo(c(NA, 2, NA, 3, 4, 5, 9, NA))> z 1 2 3 4 5 6 7 8 NA 2

NA 3 4 5 9 NA > na.fill(z, "extend") 1 2 3 4 5 6 7 8

2.0 2.0 2.5

3.0

4.0

5.0 9.0 9.0 > na.fill(z, c("extend", NA)) 1 2 3 4

https://www.wendangku.net/doc/6617950347.html,

6 7 8 -1 2 -2 3 4 5 9 -3

NA替换na.locf

> z <- zoo(c(NA, 2, NA, 3, 4, 5, 9, NA, 11));z 1 2 3 4 5 6 7 8 9

NA 2 NA 3 4 5 9 NA 11 > na.locf(z) 2 3 4 5 6 7 8 9 2 2 3

4 5 9 9 11 > na.locf(z, fromLast = TRUE) 1 2 3 4 5 6 7 8 9 2

2 3 3 4 5 9 11 11

统计值替换NA值na.aggregate

> z <- zoo(c(1, NA, 3:9),+ c(as.Date("2010-01-01") + 0:2,+ as.Date("2010-02-01") + 0:2,+ as.Date("2011-01-01") + 0:2))>

z2010-01-01 2010-01-02 2010-01-03 2010-02-01 2010-02-02 2010-02-03

2011-01-01 1 NA 3 4 5

6 7 2011-01-02 2011-01-03 8 9 >

na.aggregate(z)2010-01-01 2010-01-02 2010-01-03 2010-02-01 2010-02-02

2010-02-03 2011-01-01 1.000 5.375 3.000 4.000

5.000

6.000

7.000 2011-01-02 2011-01-03

8.000

9.000 > na.aggregate(z, as.yearmon)2010-01-01 2010-01-02 2010-01-03

2010-02-01 2010-02-02 2010-02-03 2011-01-01 1 2

3 4 5 6 7 2011-01-02 2011-01-03 8 9 > na.aggregate(z, months)2010-01-01 2010-01-02 2010-01-03

2010-02-01 2010-02-02 2010-02-03 2011-01-01 1.0 5.6

3.0

4.0

5.0

6.0

7.0 2011-01-02 2011-01-03

8.0

9.0 > na.aggregate(z, format, "%Y")2010-01-01 2010-01-02

2010-01-03 2010-02-01 2010-02-02 2010-02-03 2011-01-01 1.0

3.8 3.0

4.0

5.0

6.0

7.0 2011-01-02

2011-01-03 8.0 9.0

计算插值替换NA值

https://www.wendangku.net/doc/6617950347.html,

> z <- zoo(c(2, NA, 1, 4, 5, 2), c(1, 3, 4, 6, 7, 8));z 1 3 4 6 7 8

2 NA 1 4 5 2 > na.approx(z) 1

3

4 6

7 8 2.000000 1.333333 1.000000 4.000000 5.000000 2.000000 >

na.approx(z, 1:6) 1 3 4 6 7 8 2.0 1.5 1.0 4.0 5.0 2.0

计算seasonal Kalman filter替换NA值

z <- zooreg(rep(10 * seq(4), each = 4) + rep(c(3, 1, 2, 4), times = 4), start = as.yearqtr(2000), freq = 4)z[10] <- NAzout <-

na.StructTS(z);zoutplot(cbind(z, zout), screen = 1, col = 1:2, type =

c("l", "p"), pch = 20)

过滤有NA的行

> xx <- zoo(matrix(c(1, 4, 6, NA, NA, 7), 3), c(2, 4, 6));xx2 1 NA4 4 NA6

6 7> na.trim(xx)6 6 7

8). 数据显示格式

以年+季度格式输出

> x <- as.yearqtr(2000 + seq(0, 7)/4)> x[1] "2000 Q1" "2000 Q2" "2000 Q3"

"2000 Q4" "2001 Q1" "2001 Q2" "2001 Q3"[8] "2001 Q4"> format(x, "%Y

Quarter %q")[1] "2000 Quarter 1" "2000 Quarter 2" "2000 Quarter 3" "2000

Quarter 4"[5] "2001 Quarter 1" "2001 Quarter 2" "2001 Quarter 3" "2001

Quarter 4"> as.yearqtr("2001 Q2")[1] "2001 Q2"> as.yearqtr("2001 q2") [1]

"2001 Q2"> as.yearqtr("2001-2")[1] "2001 Q2"

https://www.wendangku.net/doc/6617950347.html,

以年+月份格式输出

> x <- as.yearmon(2000 + seq(0, 23)/12)> x [1] "一月 2000" "二月 2000" "三月 2000" "四月 2000" "五月 2000" [6] "六月 2000" "七月2000" "八月 2000" "九月 2000" "十月 2000" [11] "十一月 2000" "

十二月 2000" "一月 2001" "二月 2001" "三月 2001" [16] "四月 2001" "五月 2001" "六月 2001" "七月 2001" "八月 2001" [21] "九月2001" "十月 2001" "十一月 2001" "十二月 2001"> as.yearmon("mar07", "%b%y")[1] NA> as.yearmon("2007-03-01")[1] "三月 2007">

as.yearmon("2007-12")[1] "十二月 2007"

9). 按时间分隔线

使用xblock函数,以不同的颜色划分3个区间(-Inf,15),[15,30],(30,Inf)

set.seed(0)flow <- ts(filter(rlnorm(200, mean = 1), 0.8, method = "r"))rgb <- hcl(c(0, 0, 260), c = c(100, 0, 100), l = c(50, 90, 50), alpha = 0.3)plot(flow)xblocks(flow > 30, col = rgb[1]) ## high values redxblocks(flow < 15, col = rgb[3]) ## low value bluexblocks(flow >= 15 & flow <= 30, col = rgb[2]) ## the rest gray

10). 从文件读入zoo序列

创建文件:read.csv

~ vi

read.csv2003-01-01,1.0073644,0.0557********-01-03,-0.2731580,0.067972 392003-01-05,-1.3096795,-0.201961742003-01-07,0.2225738,-1.1580152520

https://www.wendangku.net/doc/6617950347.html,

13,0.3145168,0.038928122003-03-15,0.2222181,0.014646812003-03-17,-0.8

436154,-0.186316972003-04-19,0.4438053,1.40059083

读文件并生成zoo序列

> r <- read.zoo(file="read.csv",sep = ",", format = "%Y-%m-%d")> r V2 V32003-01-01 1.0073644 0.0557********-01-03 -0.2731580

0.067972392003-01-05 -1.3096795 -0.201961742003-01-07 0.2225738

-1.158015252003-02-09 1.1134332 -0.592743272003-02-11 0.8373944

0.766065382003-02-13 0.3145168 0.038928122003-03-15 0.2222181

0.014646812003-03-17 -0.8436154 -0.186316972003-04-19 0.4438053

1.40059083> class(r)[1] "zoo"

我们已经完全掌握了zoo库及zoo对象的使用,接下来就可以放手去用R处理时

间序列了!

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从大数据到大分析

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Dr. Sunstone Zhang (张磊博士) Principal Consultant, SAS China Sunstone.Zhang@https://www.wendangku.net/doc/6617950347.html,
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您是否曾经……
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R语言时间序列函数整理_光环大数据培训

https://www.wendangku.net/doc/6617950347.html, R语言时间序列函数整理_光环大数据培训 【包】 library(zoo) #时间格式预处理 library(xts) #同上 library(timeSeires) #同上 library(urca) #进行单位根检验 library(tseries) #arma模型 library(fUnitRoots) #进行单位根检验 library(FinTS) #调用其中的自回归检验函数 library(fGarch) #GARCH模型 library(nlme) #调用其中的gls函数 library(fArma) #进行拟合和检验 【基本函数】 数学函数 abs,sqrt:绝对值,平方根 log, log10, log2 , exp:对数与指数函数 sin,cos,tan,asin,acos,atan,atan2:三角函数 sinh,cosh,tanh,asinh,acosh,atanh:双曲函数 简单统计量 sum, mean, var, sd, min, max, range, median, IQR(四分位间距)等为统计量,sort,order,rank与排序有关,其它还有ave,fivenum,mad,quantile,stem等。

https://www.wendangku.net/doc/6617950347.html, #具体说明见文档1 #转成时间序列类型 x = rnorm(2) charvec = c(“2010-01-01”,”2010-02-01”) zoo(x,as.Date(charvec)) #包zoo xts(x, as.Date(charvec)) #包xts timeSeries(x,as.Date(charvec)) #包timeSeries #规则的时间序列,数据在规定的时间间隔内出现 tm = ts(x,start = c(2010,1), frequency=12 ) #12为按月份,4为按季度,1为按年度 zm = zooreg(x,start = c(2010,1), frequency=12 ) #包zoo xm = as.xts(tm) #包xts sm = as.timeSeries(tm) #包timeSeries #判断是否为规则时间序列 is.regular(x) #排序 zoo()和xts()会强制变换为正序(按照时间名称) timeSeries不会强制排序;其结果可以根据sort函数排序,也可以采用rev()函数进行逆序;参数recordIDs,可以给每个元素(行)标记一个ID,从而可以找回原来的顺序 #预设的时间有重复的时间点时

一种基于Rough集的时间序列数据挖掘策略

2001年12月系统工程理论与实践第12期 文章编号:100026788(2001)1220022208 一种基于Rough集的时间序列数据挖掘策略 马志锋1,邢汉承2,郑晓妹3 (1.深圳中兴通讯股份有限公司上海第二研究所,上海200233;2.东南大学计算机科学与工程系,江苏南京210096; 3.南京航空航天大学计算机科学与工程系,江苏南京210016) 摘要: 阐述了基于Rough集的时间序列数据的挖掘策略,重点讨论了时间序列数据中的时序与非 时序信息的获取问题.实践证明,Rough集理论作为一种处理模糊和不确定性问题的有效工具,对于 时间序列数据的挖掘同样也是有效的.文章强调了时间序列数据中的多方面信息,包括原始数据及其 变化量、变化率所提供的信息. 关键词: 数据挖掘;Rough集;时间序列数据 中图分类号: T P18 文献标识码: A α T i m e Series D ata M in ing Strategy Based on Rough Set M A Zh i2feng1,X I N G H an2cheng2,ZH EN G X iao2m ei3 (1.Shangh i N o.2R esearch In stitu te,ZT E Co rpo rati on,Shanghai200233,Ch ina;2.Sou theast U n iversity,N an jing210096,Ch ina;3.N an jing U n iversity of A eronau tics and A stronau tics,N an jing 210016,Ch ina) Abstract T h is paper p ropo ses ti m e series data m in ing strategy based on a rough set.It m ain ly discu sses the acqu isiti on of ti m e2dependen t and ti m e2independen t info rm ati on from ti m e series data.P ractice p roves that rough set theo ry,as an effective too l to deal w ith vagueness and uncertain ty,is also effective to the ti m e series data m in ing. D ifferen t info rm ati on,such as info rm ati on from o riginal data,variati on and varian t rati o of data,is emphasized in the m in ing p rocess of ti m e series data. Keywords data m in ing;rough sets;ti m e series data 1 引言 随着当今数据采集和存储技术的不断发展,数据库中存储的数据量急剧增加,数据库的规模也因此变得越来越庞大.人们发现自己已不再是缺少信息,而是被信息海洋所淹没.如何分析数据并从中挖掘出有用的知识是一项既费时又难于进行的工作.通常,对于特定领域的数据挖掘(data m in ing)需要有一定的背景领域知识,并在此基础上采用某种有效工具从数据集中获取更多的隐含的、先前未知的并具有潜在价值的知识.这种挖掘在工业过程控制、医疗诊断、股票分析、水文气象等领域尤显重要,因为这些领域的数据有一个共同的特点,即它们都记录了某个领域的时间序列(ti m e series)信息,且信息量特别巨大,如果没有合适的挖掘手段则势必给以后的决策和新数据的预测带来困难.信息系统中时间序列数据的出现使得有必要针对这一特殊数据类型的挖掘给出相应的策略,以便发现在某段时间内连续记录的某属性序列值的变化规律,以及它的变化给其它属性值所带来的影响. 2 数据挖掘新方法:Rough集理论方法 Rough集(Rough Set,R S)理论是一种新型的处理不完整性和不确定性问题的数学工具,能根据人们α收稿日期:2000204214

一种基于关键点的时间序列聚类算法

万方数据

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万方数据

万方数据

一种基于关键点的时间序列聚类算法 作者:谢福鼎, 李迎, 孙岩, 张永, XIE Fu-ding, LI Ying, SUN Yan, ZHANG Yong 作者单位:谢福鼎,XIE Fu-ding(辽宁师范大学城市与环境学院 大连116029), 李迎,孙岩,张永,LI Ying,SUN Yan,ZHANG Yong(辽宁师范大学计算机与信息技术学院 大连116081) 刊名: 计算机科学 英文刊名:Computer Science 年,卷(期):2012,39(3) 参考文献(13条) 1.刘懿;鲍德沛;杨泽红新型时间序列相似性度量方法研究[期刊论文]-计算机应用研究 2007(05) 2.董晓莉;顾成奎;王正欧基于形态的时间序列相似性度量研究[期刊论文]-电子与信息学报 2007(05) 3.肖辉;胡运发基于分段时间弯曲距离的时间序列挖掘[期刊论文]-计算机研究与发展 2005(01) 4.Maharaj E A;D' Urso P A coherence-based approach for the pattern recognition of time series 2010 5.D'urso P;Maharaj E A Autocorrelation-based fuzzy clustering of time series 2009 6.杜奕;卢德唐;李道伦一种快速的时间序列线性拟合算法[期刊论文]-中国科学技术大学学报 2007(03) 7.Keogh E;Ratanamahatana C A Exact indexing of dynamic time warping 2005 8.刘慧婷;倪志伟基于EMD与K-means算法的时间序列聚类[期刊论文]-模式识别与人工智能 2009(05) 9.江克勤;施培蓓优化初始中心的模糊C均值算法 2009(05) 10.张健沛;杨悦;杨静基于最优划分的K-means初始聚类中心选取算法[期刊论文]-系统仿真学报 2009(09) 11.Keogh E;Chu S;Hart D An On-line Algorithm for Segmenting Time Series 2001 12.Keogh E;Kasetty S On Need for Time Series Data Mining Benchmarks:A Survey and Empirical Demonstration 2002 13.汪小帆;李翔;陈关荣复杂网络理论及其应用[外文期刊] 2006(2) 本文链接:https://www.wendangku.net/doc/6617950347.html,/Periodical_jsjkx201203036.aspx

横截面大数据、时间序列大数据、面板大数据

横截面数据、时间序列数据、面板数据 横截面数据:(时间固定) 横截面数据是在同一时间,不同统计单位相同统计指标组成的数据列。横截面数据是按照统计单位排列的。因此,横截面数据不要求统计对象及其范围相同,但要求统计的时间相同。也就是说必须是同一时间截面上的数据。 如: 时间序列数据:(横坐标为t,纵坐标为y) 在不同时间点上收集到的数据,这类数据反映某一事物、现象等随时间的变化状态或程度。 如: 面板数据:(横坐标为t,斜坐标为y,纵坐标为z) 是截面数据与时间序列数据综合起来的一种数据类型。其有时间序列和截面两个维度,当这类数据按两个维度排列时,是排在一个平面上,与只有一个维度的数据排

在一条线上有着明显的不同,整个表格像是一个面板,所以把panel data译作“面板数据”。 举例: 如:城市名:北京、上海、重庆、天津的GDP分别为10、11、9、8(单位亿元)。这就是截面数据,在一个时间点处切开,看各个城市的不同就是截面数据。 如:2000、2001、2002、2003、2004各年的北京市GDP分别为8、9、10、11、12(单位亿元)。这就是时间序列,选一个城市,看各个样本时间点的不同就是时间序列。 如:2000、2001、2002、2003、2004各年中国所有直辖市的GDP分别为: 北京市分别为8、9、10、11、12; 上海市分别为9、10、11、12、13; 天津市分别为5、6、7、8、9; 重庆市分别为7、8、9、10、11(单位亿元)。 这就是面板数据。 关于面板数据的统计分析

启动Stata11.0,Stata界面有4个组成部分,Review(在左上角)、Variables (左下角)、输出窗口(在右上角)、Command(右下角)。首先定义变量,可以输入命令,也可以通过点击Data----Create new Variable or change variable。 特别注意,这里要定义的变量除了因素1、因素2、……因素6、盈余管理影响程度等,还要定义年份和公司名称两个变量,这两个变量的数据类型(Type)最好设置为int(整型),公司名称不要使用中文名称或者字母等,用数字代替。定义好变量之后可以输入数据了。数据可以直接导入(File-Import),也可以手工录入或者复制粘贴(Data-Data Edit(Browse)),手工录入数据和在excel中的操作一样。 以上面说的为例,定义变量 year、 company、 factor1、 factor2、 factor3、factor4、 factor5、 factor6、 DA。

大数据分析的流程浅析

数据采集,就是使用某种技术或手段,将数据收集起来并存储在某种设备上,这种设备可以是磁盘或磁带。区别于普通的数据分析,大数据分析的数据采集在数据收集和存储技术上都是不同的。具体情况如下: 1.大数据收集过程 在收集阶段,大数据分析在时空两个方面都有显著的不同。在时间维度上,为了获取更多的数据,大数据收集的时间频度大一些,有时也叫数据采集的深度。在空间维度上,为了获取更准确的数据,数据采集点设置得会更密一些。 以收集一个面积为100平方米的葡萄园的平均温度为例。小数据时代,由于成本的原因,葡萄园主只能在葡萄园的中央设置一个温度计用来计算温度,而且每一小时观测一次,这样一天就只有24个数据。而在大数据时代,在空间维度上,可以设置100个温度计,即每个1平方米一个温度计;在时间维度上,每隔1分钟就观测一次,这样一天就有144000个数据,是原来的6000倍。 有了大量的数据,我们就可以更准确地知道葡萄园的平均温度,如果加上时间刻度的话,还可以得出一个时间序列的曲线,结果看起来使人很神往。 2.大数据的存储技术 通过增加数据采集的深度和广度,数据量越来越大,数据存储问题就凸现。原来1TB的数据,可以使用一块硬盘就可以实现数据的存储,而现在变成了6000TB,也就是需要6000块硬盘来存放数据,而且这个数据是每天都是增加的。这个时候计算机技术中的分布式计算开始发挥优势,它可以将6000台甚至更多的计算机组合在一起,让它们的硬盘组合成一块巨大的硬盘,这样人们就不用再害怕大数据了,大数据再大,增加计算机就可以了。实现分布式计算的软件有很多,名气最大的,目前市场上应用最广的,就是hadoop技术了,更精确地说应该是叫hadoop框架。 hadoop框架由多种功能性软件组成,其自身只是搭建一个和操作系统打交道的平台。其中最核心的软件有两个,一个是hdfs分布式文件系统,另一个是mapreduce分布式计算。hdfs分布式文件系统完成的功能就是将6000台计算机组合在一起,使它们的硬盘组合成一块巨大的硬盘,至于数据如何在硬盘上存放和读取,这件事由hadoop和hdfs共同完成,不用我们操心,这就如我们在使用一台计算机时只管往硬盘上存放数据,而数据存放在硬盘上的哪个磁道,我们是不用关心的。 mapredce分布式计算则就实现让6000台计算机一起协同工作起来,hadoop 在设计mapredce时,最基本的思想就是让分析师不用操心程序设计问题,这些问题需要和最底层的程序打交道的,且只有优秀的程序员才能解决的,而是让大数据分析师专注于业务流程进行简单的mapredce程序编写,也就是说大数据分

数据分析-时间序列的趋势分析

数据分析-时间序列的趋势分析 无论是网站分析工具、BI报表或者数据的报告,我们很难看到数据以孤立的点单独地出现,通常数据是以序列、分组等形式存在,理由其实很简单,我们没法从单一的数据中发现什么,用于分析的数据必须包含上下文(Context)。数据的上下文就像为每个指标设定了一个或者一些参考系,通过这些参照和比较的过程来分析数据的优劣,就像中学物理上的例子,如果我们不以地面作为参照物,我们无法区分火车是静止的还是行进的,朝北开还是朝南开。 在实际看数据中,我们可能已经在不经意间使用数据的上下文了,趋势分析、比例分析、细分与分布等都是我们在为数据设置合适的参照环境。所以这边通过一个专题——数据的上下文,来总结和整理我们在日常的数据分析中可以使用的数据参考系,前面几篇主要是基于内部基准线(Internal Benchmark)的制定的,后面会涉及外部基准线(External Benchmark)的制定。今天这篇是第一篇,主要介绍基于时间序列的趋势分析,重提下同比和环比,之前在网站新老用户分析这篇文章,已经使用同比和环比举过简单应用的例子。 同比和环比的定义 定义这个东西在这里还是再唠叨几句,因为不了解定义就无法应用,熟悉的朋友可以跳过。 同比:为了消除数据周期性波动的影响,将本周期内的数据与之前周期中相同时间点的数据进行比较。早期的应用是销售业等受季节等影响较严重,为了消除趋势分析中季节性的影响,引入了同比的概念,所以较多地就是当年的季度数据或者月数据与上一年度同期的比较,计算同比增长率。 环比:反应的是数据连续变化的趋势,将本期的数据与上一周期的数据进行对比。最常见的是这个月的数据与上个月数据的比较,计算环比增长率,因为数据都是与之前最近一个周期的数据比较,所以是用于观察数据持续变化的情况。 买二送一,再赠送一个概念——定基比(其实是百度百科里附带的):将所有的数据都与某个基准线的数据进行对比。通常这个基准线是公司或者产品发展的一个里程碑或者重要数据点,将之后的数据与这个基准线进行比较,从而反映公司在跨越这个重要的是基点后的发展状况。 同比和环比的应用环境

太阳黑子数时间序列分析资料报告大数据

Re:【求助】请问谁有太阳黑子数据 只有1700-1987年的 年份黑子数: 1700 5.0 1701 11.0 1702 16.0 1703 23.0 1704 36.0 1705 58.0 1706 29.0 1707 20.0 1708 10.0 1709 8.0 1710 3.0 1711 0.0 1712 0.0 1713 2.0 1714 11.0 1715 27.0 1716 47.0 1717 63.0 1718 60.0 1719 39.0 1720 28.0 1721 26.0 1722 22.0 1723 11.0 1724 21.0 1725 40.0 1726 78.0 1727 122.0 1728 103.0 1729 73.0 1730 47.0 1731 35.0

1733 5.0 1734 16.0 1735 34.0 1736 70.0 1737 81.0 1738 111.0 1739 101.0 1740 73.0 1741 40.0 1742 20.0 1743 16.0 1744 5.0 1745 11.0 1746 22.0 1747 40.0 1748 60.0 1749 80.9 1750 83.4 1751 47.7 1752 47.8 1753 30.7 1754 12.2 1755 9.6 1756 10.2 1757 32.4 1758 47.6 1759 54.0 1760 62.9 1761 85.9 1762 61.2 1763 45.1 1764 36.4 1765 20.9 1766 11.4 1767 37.8

时间序列

学科专题报告 题目: 时间序列分析综述姓名: 学院: 专业: 统计学 班级: 学号: 指导教师: 2010 年12 月26 日 南京农业大学教务处制

时间序列分析综述 摘要:同一现象在不同时间上取得的观察值按时间顺序排列而成的序列,称为 时间序列。时间序列分析提供的理论和方法是进行大型高难度综合课题研究的工具之一。其预测和评估技术相对比较完善, 其预测情景也比较明确。文章从基本理论与应用等方面对时间序列分析进行了综述, 同时阐述了它未来的发展趋势。简要介绍了时间序列的定义、模型及型态,重点研究了时间序列分析的相关内容,最后对其未来发展方向进行了展望。 关键字:时间序列;分类;模型;应用领域;发展方向 一、引言 本学期我们上了好几节学科专题课,其中时间序列分析给我留下了很深的印象。我对此课题作了进一步的了解和研究。时间序列, 也叫动态数列, 是要素(变量)的数据按照时间顺序变动排列而形成的一组数列, 它反映了要素(变量)随时间变化的发展过程。因此, 时间序列数据通常由两个因素构成, 一个是被研究对象所属的时间, 另一个是研究对象的属性值。这些信息是时序的, 并且它们与特定的(获取数据时)时间点相关联。时间序列分析的目标就是通过分析要素(变量)随时间变化的历史过程, 揭示其变化发展规律, 并对未来状态进行分析预测。 二、时间序列发展背景 早期的时间序列分析通常都是通过直观的数据比较或绘图观测, 寻找序列中蕴含的发展规律, 这种分析方法就称为描述性时序分析。古埃及人发现尼罗河泛滥的规律就是依靠这种分析方法。但随着研究领域的不断拓广, 在很多研究领域中随机变量的发展通常会呈现出非常强的随机性, 人们发现依靠单纯的描述性时序分析已不能准确地寻找出随机变量发展变化的规律, 为了更准确地估计随机序列发展变化的规律, 从20 世纪20 年代开始, 学术界利用数理统计学原理分析时间序列, 研究的重心从表面现象的总结转移到分析序列值内在的相关关系上, 由此开辟了一门应用统计学科——时间序列分析。 时间序列分析方法最早起源于1927 年数学家Yule 提出建立自回归模型( AR 模型) 来预测市场变化的规律。1931 年, 另一位数学家在AR 模型的启发下, 建立了移动平均模型( MA 模型) , 初步奠定了时间序列分析方法的基础。 20 世纪60 年代后, 时间序列分析方法迈上了一个新的台阶, 在工程领域方面的应用非常广泛。近几年, 随着计算机技术和信号处理技术的迅速发展, 时间序列分析理论和方法更趋完善。 三、时间序列的分类 时间序列数据按照时间t和属性数据进行分类,可以分为连续的和离散的, 平稳的和非平稳的, 确定的和随机的。 (1)连续的: 水文站的河流水位或海平面、气象台站的气温记录等, 时间在某个实数集合上的取值, 数据是由记录仪连续记录的; (2)离散的: 每月、每季或每年的经济指标发布等,数据是某个时间观察点的记录;

中国雪深长时间序列数据集介绍

中国 雪深长时间序列数据集介绍
(1978 – 2005)
中国西部环境与生态科学数据中心 https://www.wendangku.net/doc/6617950347.html, 2006.8

中国西部环境与生态科学数据中心——中国雪深长时间序列数据集介绍
目 录 目 录
1、 数据集名称 .................................................................. 2 2、 概况 ........................................................................ 2 3、 数据集介绍及使用说明 ........................................................ 2 3.1. 数据集制作者 ............................................................... 2 3.2. 项目支持 ................................................................... 3 3.3. 制备背景 ................................................................... 3 3.4. 资料准备 ................................................................... 3 3.5. 制备过程 ................................................................... 4 3.6. 数据集属性 ................................................................. 6 3.7. 数据读取 ................................................................... 6 3.8. 数据应用 ................................................................... 7 3.9. 数据限制 ................................................................... 9 3.10. 数据引用 .................................................................. 9 参考文献 ........................................................................ 9 中国西部环境与生态数据中心 ..................................................... 11
图表目录 图表目录
图 1 基于被动微波遥感 SSM/I 数据的积雪分类树..................................... 6 图 2 利用 SMMR 和 SSM/I 数据获取的近 28 年来我国积雪储量年际波动 ................. 7 图 3 利用 SMMR 和 SSM/I 数据获取的近 28 年来我国平均积雪深度图 ................... 8 图 4 利用 SMMR 和 SSM/I 数据获取的近 28 年来我国积雪日数图 ....................... 8 图 5 利用 SMMR 和 SSM/I 数据获取的近 28 年来中国逐月最大积雪深度图 ............... 8 表 1 被动微波传感器 SMMR 和 SSM/I 的主要特征 ...................................... 4
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【原创】sas季节性时间序列ARIMA建模报告论文

季节性时间序列ARIMA 建模 摘要:研究随机数据序列的统计规律性,可以预测其发展,解决实际问题。时间序列理论在处理动态数据的问题上已经很成熟,无论是金融方面的数据,还是生活生产中的数据,只要是带有时间变量的数据,时间序列在处理上都具有无可比拟的优越性。 关键词:季节性时间序列 ARMA 模型 SARMA 模型 季节效应分析 在现实生活中,很多事物都呈现出季节变动规律,如购买火车票的数量,每年的1月或者2月就会出现购票的最高峰,因为这个季节就到了春季返乡高峰时间,这就是季节变动规律的。通过时序图,构造季节指数从而就可以用季节效应分析对所收集的数据进行季节效应分析。 季节变动:季节变动是指事物发展规律随着季节的转变发生周期性的波动,这种周期可以是一年,一个季度,一个月,一周,甚至是一天,一小时等。季节变动是有规律性的,它的每个周期都会重复出现,具体表现为相邻周期内每个时间段的变化方向和趋势大致相同。具有季节变动的时间序列可以很容易从时间序列的时间走势图上看出。在现实生活中,很多事物都具有季节变动规律,如购买机票的数值,每年的1月或2月就会出现购买机票的最高峰,也是机票价格的最高峰,因为这个季节就到了春节返乡高峰,这是呈现季节规律的。若在分析时间序列的过程中,对季节变化的规律现象不进行分析和研究,就会使预测的结果不够准确,也不能正确反映事物的正常发展趋势,从而也就丧失了预测其中的作用。 季节指数:季节指数是指经济行为或经济现象在某一特定季节(观察时域)观测值的平均值与总体平均值的比率,用来测度季节变动的大小,主要适用于定量数据,不适用与定性数据。季节模型在经济学领域使用的比较广泛,很多概念都是以经济学学位背景来定义的,它也适用与别的领域,不仅仅只有经济领域。季节指数概念中提到的某一特定季节,不一定就是真正意义上的四季,它可以是一年,一个季度,也可以是一个月,一周,一天等,它广义的指代一个观察周期。季节指数能定量显示季节变动的大小,季节指数越大表示同季平均变动越大,反之,若季节指数小则同季平均变动越小。 季节指数的计算分为三步: ① 计算周期内各期平均指数,得到长期以来该时期的平均水平。 根据公式:假定序列的数据结构为m 期为一周期,共有n 个周期。则m k n x x n i k k ,,2,1,1 =∑== ② 计算总平均数 根据公式 : nm x x n i m k ik ∑∑=== 11 ③ 用时期平均数除以总平均数就可以得到各时期的季节指数,..)3,2,1(=k S k 。

大大数据建模和算法特征

零售银行为了给客户提供更加优质的服务,需要通过分析银行系统本身数据库所保留的客户资料信息,对客户进行分类管理。 近年来,大数据已成为科技界和企业界关注的热点,越来越多的企业和研究者正在关注大数据的应用。大数据的分析与挖掘技术在科学界正在如火如荼的展开,各种大数据的新算法被开发研究出来,例如近年来发展比较完善的一种数据分析挖掘算法支持向量机。 与此同时,大数据分析在商业中的运用受到人们的追捧,各种大数据在商业中成功运用的案例层出不穷,比如美国大型零售商target公司的广告精准推送。本文将对大数据分析技术以及大数据分析技术在零售银行行业的作用进行一番探讨。 什么是大数据 2011年,麦肯锡在题为《海量数据,创新、竞争和提高生成率的下一个新领域》的研究报告中首次提出大数据的概念。报告认为数据已经渗透到每一个行业和业务职能领域,数据中蕴含着巨大的价值,这些价值将导致数据成为重要的生产因素。2012年《纽约时报》的一篇专栏中写到,“大数据”时代已经降临,在商业、经济及其他领域中,最终决策将日益基于数据和分析而作出,而并非基于经验和直觉。2012年3月,美国奥巴马政府宣布投资2亿美元启动“大数据研究和发展计划”,这是继1993年美国宣布“信息高速公路”计划后的又一次重大科技发展部署。美国政府认为大数据是“未来的新石油”,将“大数据研究”上升为国家意志,对未来的科技与经济发展必将带来深远影响。 进入21世纪,互联网的兴起促成了数据量的大规模增长。互联网时代,几乎全民都在制造数据,与此同时,数据的形成也极其丰富。一方面,既有社交网络、多媒体、协同创造、虚拟服务等应用所主动产生的数据;另一方面,又有搜索引擎、网页浏览过程中被记录、被收集的数据。该阶段数据的特点是用户原创、主动、交互。 根据国际数据公司(IDC)的研究报告,2011年全球被创建和被复制的数据总量为1.8ZB(数据存储单位,泽字节,等于 1024艾字节或270个字节),且增长趋势遵循新摩尔定律,预计到2020年,全球数据量大约每两年翻一番,全球将拥有35ZB 的数据量。正是由于信息技术的发展,大数据才能生成和发展。大数据技术正是从海量的、多样化的数据中,快速获得有价值信息的能力。

大数据应用案例分析报告

在如今这个大数据地时代里,人人都希望能够借助大数据地力量:电商希望能够借助大数据进一步获悉用户地消费需求,实现更为精准地营销;网络安全从业者希望通过大数据更早洞悉恶意攻击者地意图,实现主动、超前地安全防护;而骇客们也在利用大数据,更加详尽地挖掘出被攻击目标信息,降低攻击发起地难度. 大数据应用最为典型地案例是国外某著名零售商,通过对用户购买物品等数据地分析,向该用户——一位少女寄送了婴儿床和衣服地优惠券,而少女地家人在此前对少女怀孕地事情一无所知.大数据地威力正在逐步显现,银行、保险公司、医院、零售商等等诸多企业都愈发动力十足地开始搜集整理自己用户地各类数据资料.但与之相比极度落后地数据安全防护措施,却让骇客们乐了:如此重要地数据不仅可以轻松偷盗,而且还是整理好地,凭借这些数据骇客能够发起更具“真实性”地欺诈攻击.好在安全防御者们也开始发现利用大数据抵抗各类恶意攻击地方法了. 扰动安全地大数据 年在“未来全球安全行业地展望报告”中指出,预计到年信息安全市场规模将达到亿美元.与此同时,安全威胁地不断变化、交付模式地多样性、复杂性以及数据量地剧增,针对信息安全地传统以控制为中心地方法将站不住脚.预计到年,地企业信息化安全预算将会分配到以大数据分析为基础地快速检测和响应地产品上.b5E2R。 瀚思()联合创始人董昕认为,借助大数据技术网络安全即将开启“上帝之眼”模式.“你不能保护你所不知道地”已经成为安全圈地一句名言,即使部署再多地安全防御设备仍然会产生“不为人知”地信息,在各种不同设备产生地海量日志中发现安全事件地蛛丝马迹非常困难.而大数据技术能将不同设备产生地海量日志进行集中存储,通过数据格式地统一规整、自动归并、关联分析、机器学习等方法,自动发现威胁和异常行为,让安全分析更简单.同时通过丰富地可视化技术,将威胁及异常行为可视化呈现出来,让安全看得见.p1Ean。 爱加密高磊提出,基于大数据技术能够从海量数据中分析已经发生地安全问题、病毒样本、攻击策略等,对于安全问题地分析能够以宏观角度和微观思路双管齐下找到问题根本地存在.所以,在安全领域使用大数据技术,可以使原本单一攻防分析转为基于大数据地预防和安全策略.大数据地意义在于提供了一种新

计量经济学--时间序列数据分析

时间序列数据的计量分析方法 1.时间序列平稳性问题及处理方案 1.1序列平稳性的定义 从平稳时间序列中任取一个随机变量集,并把这个序列向前移动h 个时期,那么其联合概率分布仍然保持不变。 平稳时间序列要求所有序列间任何相邻两项之间的相关关系有相同的性质。 1.2不平稳序列的后果 可能两个变量本身不存在关系而仅仅因为有相似的时间趋势而得出它有关系,也就是出现伪回归;破坏回归分析的假设条件,使得回归结果和各种检验结果不可信。 1.3平稳性检验方法:ADF 检验 1.3.1ADF 检验的假设: 辅助回归方程:11t t i t i t i Y Y t Y ραργβμ--==+++?+∑(是否有截距和时间趋势项 在做检验时要做选择) 原假设:H 0:p=0,存在单位根 备择假设:H 1:P<0,不存在单位根 结果识别方法:ADF Test Statistic 值小于显著性水平的临界值,或者P 值小于显著性水平则拒绝原假设并得出结论:所检测序列不存在单位根,即序列是平稳序列。 1.3.2实例 对1978年2008年的中国GDP 数据进行ADF 检验,结果如表一。 表一 ADF 检验结果 Augmented Dickey-Fuller test statistic t-Statistic Prob.* 3.063621 1 Test critical values: 1% level -3.699871 5% level -2.976263 10% level -2.62742 从结果可以看出,ADF 的t 统计量值大于10%显著性水平上的临界值,P 值为1,接受原假设,说明所检测的GDP 数据是不平稳序列。 1.4不平稳序列的处理方法 1.4.1方法 如果所要分析的数据是不平稳序列,可以对序列进行差分使其变成平稳序列,但是这样做的后果是使新得出的数据丧失了许多原序列的特征,我们能从数据中得到的信息会变少,通常差分的次数不能超过两次。 经验表明,存量数据是二阶单整,做二次差分可以使其平稳,流量数据是一阶单整,做一次差分可以使其平稳,增量数据通常就是平稳序列。 1.4.2实例

大数据现状分析 生态系统正在走向成熟

大数据现状分析生态系统正在走向成熟 技术型的高科技创业公司都喜欢闪闪发光的新东西,而“ Spark带着Hadoop飞 2015年毫无疑问是Apache Spark最火的一年,这是一个开源框架,利用内存中做处理。这开始得到了不少争论,从我们发布了前一版本以来,Spark被各个对手采纳,从IBM到Cloudera都给它相当的支持。Spark的意义在于它有效地解决了一些使用Hadoop很慢的关键问题:它的速度要快得多(基准测试表明:Spark比Hadoop的MapReduce的快10到100倍),更容易编写,并非常适用于机器学习。 其他令人兴奋的框架的不断涌现,并获得新的动力,如Flink,Ignite,Samza,Kudu等。一些思想领袖认为Mesos的出现(一个框架以“对你的数据中心编程就像是单一的资源池”),不需要完全的Hadoop。即使是在数据库的世界,这似乎已经看到了更多的新兴的玩家让市场持续,大量令人兴奋的事情正在发生,从图形数据库的成熟(Neo4j),此次推出的专业数据库(时间序列数据库InfluxDB),CockroachDB,(受到谷歌Spanner启发出现,号称提供二者最好的SQL和NoSQL),数据仓库演变(Snowflake)。 大数据分析:现在的AI 在过去几个月的大趋势上,大数据分析已经越来越注重人工智能(各种形式和接口),去帮助分析海量数据,得出预测的见解。 最近AI的复活就好比大数据生的一个孩子。深度学习(获取了最多的人工智能关注的领域)背后的算法大部分在几十年前,但直到他们可以应用于代价便宜而速度够快的大量数据来充分发挥其潜力(Yann LeCun, Facebook深度学习研究员主管)。AI和大数据之间的关系是如此密切,一些业内专家现在认为,AI已经遗憾地“爱上了大数据”(Geometric Intelligence)。反过来,AI现在正在帮助大数据实现承诺。AI /机器学习的分析重点变成大数据进化逻辑的下一步:现在我有这些数据,我该怎么从中提取哪些洞察?当然,这其中的数据科学家们- 从一开始他们的作用就是实现机器学习和做出有意义的数据模型。但渐渐地机器智能正在通过获得数据去协助数据科学家。新兴产品可以提取数学公式(Context Relevant)或

数据分析时间序列的趋势分析

数据分析时间序列的趋 势分析 Pleasure Group Office【T985AB-B866SYT-B182C-BS682T-STT18】

数据分析-时间序列的趋势分析无论是网站分析工具、BI报表或者数据的报告,我们很难看到数据以孤立的点单独地出现,通常数据是以序列、分组等形式存在,理由其实很简单,我们没法从单一的数据中发现什么,用于分析的数据必须包含上下文(Context)。数据的上下文就像为每个指标设定了一个或者一些参考系,通过这些参照和比较的过程来分析数据的优劣,就像中学物理上的例子,如果我们不以地面作为参照物,我们无法区分火车是静止的还是行进的,朝北开还是朝南开。 在实际看数据中,我们可能已经在不经意间使用数据的上下文了,趋势分析、比例分析、细分与分布等都是我们在为数据设置合适的参照环境。所以这边通过一个专题——数据的上下文,来总结和整理我们在日常的数据分析中可以使用的数据参考系,前面几篇主要是基于内部基准线(Internal Benchmark)的制定的,后面会涉及外部基准线(External Benchmark)的制定。今天这篇是第一篇,主要介绍基于时间序列的趋势分析,重提下同比和环比,之前在网站新老用户分析这篇文章,已经使用同比和环比举过简单应用的例子。 同比和环比的定义 定义这个东西在这里还是再唠叨几句,因为不了解定义就无法应用,熟悉的朋友可以跳过。 同比:为了消除数据周期性波动的影响,将本周期内的数据与之前周期中相同时间点的数据进行比较。早期的应用是销售业等受季节等影响较严重,为了消除趋势分析中季节性的影响,引入了同比的概念,所以较多地就是当年的季度数据或者月数据与上一年度同期的比较,计算同比增长率。

最常用的四种大数据分析方法

最常用的四种大数据分析方法 本文主要讲述数据挖掘分析领域中,最常用的四种数据分析方法:描述型分析、诊断型分析、预测型分析和指令型分析。 当刚涉足数据挖掘分析领域的分析师被问及,数据挖掘分析人员最重要的能力是什么时,他们给出了五花八门的答案。 其实我想告诉他们的是,数据挖掘分析领域最重要的能力是:能够将数据转化为非专业人士也能够清楚理解的有意义的见解。 使用一些工具来帮助大家更好的理解数据分析在挖掘数据价值方面的重要性,是十分有必要的。其中的一个工具,叫做四维分析法。 简单地来说,分析可被划分为4种关键方法。 下面会详细介绍这四种方法。 1.描述型分析:发生了什么? 这是最常见的分析方法。在业务中,这种方法向数据分析师提供了重要指标和业务的衡量方法。 例如,每月的营收和损失账单。数据分析师可以通过这些账单,获取大量的客户数据。了解客户的地理信息,就是描述型分析方法之一。利用可视化工具,能够有效的增强描述型分析所提供的信息。 2.诊断型分析:为什么会发生? 描述性数据分析的下一步就是诊断型数据分析。通过评估描述型数据,诊断分析工具能够让数据分析师深入地分析数据,钻取到数据的核心。 良好设计的BI dashboard能够整合:按照时间序列进行数据读入、

特征过滤和钻取数据等功能,以便更好的分析数据。 3.预测型分析:可能发生什么? 预测型分析主要用于进行预测。事件未来发生的可能性、预测一个可量化的值,或者是预估事情发生的时间点,这些都可以通过预测模型来完成。 预测模型通常会使用各种可变数据来实现预测。数据成员的多样化与预测结果密切相关。 在充满不确定性的环境下,预测能够帮助做出更好的决定。预测模型也是很多领域正在使用的重要方法。 4.指令型分析:需要做什么? 数据价值和复杂度分析的下一步就是指令型分析。指令模型基于对发生了什么、为什么会发生和可能发生什么的分析,来帮助用户决定应该采取什么措施。通常情况下,指令型分析不是单独使用的方法,而是前面的所有方法都完成之后,最后需要完成的分析方法。 例如,交通规划分析考量了每条路线的距离、每条线路的行驶速度、以及目前的交通管制等方面因素,来帮助选择最好的回家路线。 结论 最后需要说明,每一种分析方法都对业务分析具有很大的帮助,同时也应用在数据分析的各个方面。

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