logistics回归 1.影响关系研究是所有研究中最为常见的. 2.当y是定量数据时,线性回归可以用来分析影响关系. 3.如果现在想对某件事情发生的概率进行预估,比如一件衣服的是否有人想购买? 这里的Y是"是否愿意购买",属于分类数据,所以不能使用回归分析. 4.如果Y为定类数据,研究影响关系,选择logistics回归分析. 哑变量 1.哑变量(dummy var iable) 也称虚拟变量. 2.用数字代码表示的定性自变量. 3.哑变量可有不同的水平: (1).只有两个水平的哑变

Twitter开源的时序数据突变检测(BreakoutDetection),基于无参的E-Divisive with Medians (EDM)算法,比传统的E-Divisive算法快3.5倍以上,并且具有鲁棒统计性,就是你加入一些离群点或异常点,并不影响该算法的检测效果,不过最关键的还是无参特性,有时候调参真是件摸着石头过河的事. 它认为突变有两种方式: 1.Mean Shift:突然跳变,比如CPU从40%一跃跳变为60%,像佛教里讲的“顿宗” 2.Ramp Up:缓慢从一个平稳状态渐变到另

操作系统 :CentOS7.3.1611_x64 PostgreSQL版本 :9.6 问题描述 在InfluxDB中存储时序数据时,当tag值和时间戳都相同时会执行覆盖操作.在PostgreSQL中能不能这么用呢? 解决方案 可以借助唯一索引和update来实现,这里记录下以备后用. 1.创建带有唯一索引的表,比如: drop table if exists stock_data; create table stock_data ( id bigserial primary key, stock

应用层级时空记忆模型(HTM)实现对实时异常流时序数据检测 Real-Time Anomaly Detection for Streaming Analytics Subutai Ahmad SAHMAD@NUMENTA.COM Numenta, Inc., 791 Middlefield Road, Redwood City, CA 94063 USA Scott Purdy SPURDY@NUMENTA.COM Numenta, Inc., 791 Middlefield Road, Red

本文示例代码及文件已上传至我的Github仓库https://github.com/CNFeffery/DataScienceStudyNotes 1 简介 我们在使用pandas分析处理时间序列数据时,经常需要对原始时间粒度下的数据,按照不同的时间粒度进行分组聚合运算,譬如基于每个交易日的股票收盘价,计算每个月的最低和最高收盘价. 而在pandas中,针对不同的应用场景,我们可以使用resample().groupby()以及Grouper()来非常高效快捷地完成此类任务. 图1 2 在pan

Cesium中文网:http://cesiumcn.org/ | 国内快速访问:http://cesium.coinidea.com/ Cesium可以用来可视化随时间变化的数据,无论是跨越数百年的地质变化,还是需要追踪到几分之一秒的卫星轨道.作为正式发布的Cesium Stories( launch of Cesium Stories)一部分,我们很高兴地宣布改进了对动态时序数据的支持,因此您可以拖拽动态KML或CZML来创建可视化变化数据的交互式故事. 这是一个伟大的方式来回顾收集的无人机飞

​在一个集群中,一个导入数据的进程锁住不动,所有的client都在等待一个region (因而也就是一个单个节点),过了一会后,变成了下一个region…​如果使用了单调递增 或者时序的key便会造成这样的问题. 数据存储提示:rowkey采用单调增加的值真的很糟糕. 使用了顺序的key会将本没有顺序的数据变得有顺序,把负载压在一台机器上.所以要尽量避免时间戳或者序列(e.g. 1, 2, 3)这样的行键. monotonically increasing values are bad When

时序数据库技术体系 – InfluxDB TSM存储引擎之数据读取 http://hbasefly.com/2018/05/02/timeseries-database-7/  2018年5月2日  范欣欣  时序数据库 任何一个数据库系统内核关注的重点无非:数据在内存中如何存储.在文件中如何存储.索引结构如何存储.数据写入流程以及数据读取流程.关于InfluxDB存储内核,笔者在之前的文章中已经比较全面的介绍了数据的文件存储格式.倒排索引存储实现以及数据写入流程,本篇文章重点介绍InfluxD

时序数据库技术体系 – InfluxDB TSM存储引擎之数据写入 http://hbasefly.com/2018/03/27/timeseries-database-6/  2018年3月27日  范欣欣  时序数据库 之前两篇文章笔者分别从TSM File文件存储格式.倒排索引文件存储格式这两个方面对InfluxDB最基础.最底层也最核心的存储模块进行了介绍,接下来笔者会再用两篇文章在存储文件的基础上分别介绍InfluxDB是如何处理用户的写入(删除)请求和读取请求的.在阅读这两篇文章之前

<零起点,python大数据与量化交易>,这应该是国内第一部,关于python量化交易的书籍. 有出版社约稿,写本量化交易与大数据的书籍,因为好几年没写书了,再加上近期"前海智库·zw大数据"项目,刚刚启动. 因为时间紧,只花了半天时间,整理框架和目录. 说是v0.1版,但核心框架已经ok:从项目角度而言,完成度,已经超过70%,剩下的只是体力活. 完成全本书,需要半年以上连续时间,本人没空,大家不要再问:"什么时间可以完成." 配合zwPython,这

1. 主要观点总结 0x1:什么场景下应用时序算法有效 历史数据可以被用来预测未来数据,对于一些周期性或者趋势性较强的时间序列领域问题,时序分解和时序预测算法可以发挥较好的作用,例如: 四季与天气的关系模式 以交通量计算的交通高峰期的模式 心跳的模式 股票市场和某些产品的销售周期 数据需要有较强的稳定性,例如”预测商店营业额“和"预测打车订单"的稳定性就比"预测某台服务器何时处于被入侵的异常状态"要强.从形成机制上讲,商店营业额和打车订单是由人的行为驱动的,风是由自

阿里云大数据三次技术突围:Greenplum.Hadoop和"飞天"    对于企业来说,到底什么是云计算?相信很多企业都有这样的困惑,让我们一起回到这个原始的起点探讨究竟什么是云计算?云计算对于企业而言到底意味什么? 云计算的三条发展路径及三种落地形态 当回到最初的起点再审视云计算的发展路径,可以发现,经过十余年的发展演进,云计算有三条发展路径,并且最终沉淀下来了三种落地形态. 第一条路:源自于谷歌对大规模数据的处理,谷歌为全球的互联网用户提供同一个服务--搜索,它需要将全世界所有的

1. 详解 STL (Seasonal-Trend decomposition procedure based on Loess) [1] 为时序分解中一种常见的算法,将某时刻的数据\(Y_v\)分解为趋势分量(trend component).周期分量(seasonal component)和余项(remainder component): \[ Y_v = T _v + S_v + R_v \quad v= 1, \cdots, N \] STL分为内循环(inner loop)与外循环(o

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本文由  网易云发布. 时序数据库(TSDB)是一种特定类型的数据库,主要用来存储时序数据.随着5G技术的不断成熟,物联网技术将会使得万物互联.物联网时代之前只有手机.电脑可以联网,以后所有设备都会联网,这些设备每时每刻都会吐出大量的按照时间组织的数据,需要存储下来进行查询.统计和分析.时序数据和普通的业务数据在各个方面都有很大的不同,本文将会试图带大家进入TSDB的世界. TSDB应用场景:哪些场景会用到TSDB? TSDB目前最大的应用场景是监控业务(哨兵),以哨兵为例,哨兵会在业务服务器上

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