Présentation de l'article：Comment utiliser la base de données MySQL pour l'analyse de séries chronologiques ? Les données de séries chronologiques font référence à une collection de données classées par ordre chronologique, qui présentent une continuité et une corrélation temporelles. L'analyse des séries chronologiques est une méthode d'analyse de données importante qui peut être utilisée pour prédire les tendances futures, découvrir les changements cycliques, détecter les valeurs aberrantes, etc. Dans cet article, nous présenterons comment utiliser une base de données MySQL pour l'analyse de séries chronologiques, ainsi que des exemples de code. Créer une table de données Tout d'abord, nous devons créer une table de données pour stocker les données de séries chronologiques. Supposons que nous voulions analyser le nombre

2023-07-12 commentaire 0  1300

Présentation de l'article：Comment démarrer rapidement avec le framework d'analyse de séries temporelles DjangoProphet ? Introduction : L'analyse des séries chronologiques est une méthode importante pour prévoir, analyser et modéliser les données de séries chronologiques. En Python, DjangoProphet est un framework d'analyse de séries chronologiques populaire basé sur la bibliothèque Prophet de Facebook et peut être intégré de manière transparente au framework Django. Cet article explique comment démarrer rapidement avec DjangoProp dans un projet Django.

2023-09-28 commentaire 0  1459

Présentation de l'article：DjangoProphet : De l'entrée à l'avancée, créez une application d'analyse de séries chronologiques, vous avez besoin d'exemples de code spécifiques. L'analyse de séries chronologiques est une méthode d'analyse statistique importante, utilisée pour étudier les tendances changeantes, la périodicité, la saisonnalité et les valeurs aberrantes des données de séries chronologiques. Avec le développement de la science des données et de l’apprentissage automatique, l’analyse des séries chronologiques est devenue de plus en plus importante dans des domaines tels que la prévision et l’étude des tendances du marché et des indicateurs économiques. DjangoProphet est un outil d'analyse de séries chronologiques basé sur Python qui combine des méthodes statistiques

2023-09-26 commentaire 0  2133

Présentation de l'article：Comment effectuer une analyse de séries chronologiques et une requête spatio-temporelle de données dans MySQL ? L'analyse des séries chronologiques est une méthode permettant de prédire les tendances futures en étudiant les changements dans les données au fil du temps. Dans les bases de données, nous devons souvent analyser et interroger des données de séries chronologiques. En tant que système de gestion de bases de données relationnelles couramment utilisé, MySQL fournit une multitude de fonctions et de syntaxes pour prendre en charge le traitement des données de séries chronologiques. Cet article expliquera comment effectuer une analyse de séries chronologiques et une requête spatio-temporelle de données dans MySQL, et fournira des exemples de code pertinents. Une fois créé

2023-07-29 commentaire 0  1539

Présentation de l'article：Comment utiliser MongoDB pour implémenter la fonction d'analyse de séries chronologiques des données Introduction : Avec l'avènement de l'ère du Big Data, l'analyse des séries chronologiques a attiré de plus en plus d'attention. Parmi les nombreux outils d'analyse de séries chronologiques, MongoDB est devenu un choix populaire en raison de ses hautes performances, de sa facilité d'évolutivité et de sa flexibilité. Cet article présentera comment implémenter la fonction d'analyse de séries chronologiques de données dans MongoDB et fournira des exemples de code spécifiques. Première partie : Examen des bases de MongoDB Création de bases de données et de collections : dans MongoDB

2023-09-19 commentaire 0  1368

Présentation de l'article：PHP et apprentissage automatique : comment effectuer une analyse et des prévisions de séries chronologiques L'analyse et la prévision de séries chronologiques ont une valeur d'application importante dans de nombreux domaines, notamment les prévisions des marchés financiers, les prévisions météorologiques, la prévision des cours boursiers, etc. Cet article expliquera comment utiliser PHP et les algorithmes d'apprentissage automatique pour l'analyse et la prédiction de séries chronologiques, et fournira des exemples de code pertinents. Préparation Avant de commencer, nous devons préparer un ensemble de données de séries chronologiques. Ici, nous prenons les données météorologiques comme exemple d’analyse. Supposons que nous ayons collecté des données de température quotidiennes au cours des dernières années et que nous les ayons stockées dans un

2023-07-29 commentaire 0  929

Présentation de l'article：Comparaison des modèles DjangoProphet et ARIMA : lequel est le meilleur pour l'analyse de séries chronologiques ? Introduction : L'analyse des séries chronologiques est une méthode d'analyse statistique importante utilisée pour révéler les modèles et les tendances des données de séries chronologiques. Ces dernières années, avec le développement des technologies d’apprentissage automatique et d’intelligence artificielle, de nombreux modèles avancés de séries chronologiques ont vu le jour. Parmi les plus courants figurent le modèle DjangoProphet et le modèle ARIMA. Cet article comparera les avantages et les inconvénients de ces deux modèles et donnera des exemples de code dans des applications pratiques pour aider les lecteurs.

2023-09-29 commentaire 0  2085

Présentation de l'article：Comment utiliser la bibliothèque d'analyse de données en Python pour traiter et prédire les données de séries chronologiques. Les données de séries chronologiques font référence aux données classées par ordre chronologique, caractérisées par une corrélation temporelle et une tendance. Dans de nombreux domaines, l'analyse des données de séries chronologiques joue un rôle important, comme les prévisions boursières, les prévisions météorologiques, les prévisions de ventes, etc. Il existe de nombreuses bibliothèques d'analyse de données puissantes en Python, telles que NumPy, Pandas et Statsmodels, qui peuvent nous aider à traiter et prédire les données de séries chronologiques. Cet article explique comment utiliser

2023-10-20 commentaire 0  732

Présentation de l'article：Python est devenu le langage de choix des data scientists et des analystes, offrant des bibliothèques et des outils complets d'analyse de données. Python excelle notamment dans l’analyse de séries chronologiques et excelle dans la prévision et la détection d’anomalies. Grâce à sa simplicité, sa polyvalence et sa solide prise en charge des techniques statistiques et d'apprentissage automatique, Python fournit une plate-forme idéale pour extraire des informations précieuses à partir de données dépendantes du temps. Cet article explore les capacités supérieures de Python en matière d'analyse de séries chronologiques, en se concentrant sur la prévision et la détection des anomalies. En approfondissant les aspects pratiques de ces tâches, nous soulignons comment les bibliothèques et les outils de Python permettent une prévision et une identification précises des anomalies dans les données de séries chronologiques. À travers des exemples concrets et des contributions démonstratives

2023-08-31 commentaire 0  1239

Présentation de l'article：DjangoProphet est un outil d'analyse de séries chronologiques basé sur Python. Combiné avec le framework Django, l'analyse et la prédiction de séries chronologiques peuvent être facilement effectuées. Cet article présentera les meilleures pratiques de DjangoProphet et donnera des exemples de code spécifiques. 1. Installation et configuration Tout d'abord, nous devons installer DjangoProphet et ses bibliothèques dépendantes. Il peut être installé via la commande pip : pipinstalldjango-prophetforeca

2023-09-26 commentaire 0  1386

Présentation de l'article：Python est l'un des langages de programmation les plus populaires aujourd'hui, et ses fonctionnalités puissantes et flexibles en font le langage de choix dans le domaine de la science des données et de l'apprentissage automatique. Dans l'analyse des données, les séries chronologiques sont un concept très important car elles peuvent être utilisées pour décrire des données chronologiques, telles que les cours des actions, les changements météorologiques, etc. Dans cet article, nous explorerons comment classer les données de séries chronologiques à l'aide de Python. Préparation des données Tout d'abord, nous devons préparer les données pour la classification. Dans cet exemple nous utiliserons UCIMachin

2023-06-10 commentaire 0  1949

Présentation de l'article：L'analyse des séries chronologiques est une technique couramment utilisée en apprentissage automatique pour prédire les tendances futures sur la base de données passées. Parmi eux, la moyenne mobile est l’un des outils les plus couramment utilisés et les plus puissants dans l’analyse des séries chronologiques. Les moyennes mobiles peuvent éliminer efficacement la volatilité des données en faisant la moyenne d'un ensemble de valeurs sur une période de temps spécifiée, déterminant ainsi la tendance globale des données. Lors de la prévision des valeurs futures, les moyennes mobiles fournissent une tendance fluide des données, nous aidant ainsi à faire des prédictions plus précises. La moyenne mobile simple (SMA) et la moyenne mobile pondérée (WMA) sont deux formes de moyenne mobile couramment utilisées dans l'analyse de données de séries chronologiques. Lorsque vous choisissez la taille de la fenêtre pour une moyenne mobile, vous devez faire un choix approprié en fonction de la fréquence des données et du niveau de lissage requis. En relativement simple

2024-01-22 commentaire 0  1013

Présentation de l'article：Dessiner des lignes de référence verticales sur des tracés de séries chronologiquesLors de l'analyse de données de séries chronologiques, il devient souvent nécessaire de créer des lignes de référence à...

2024-11-17 commentaire 0  669

Présentation de l'article：L'analyse et la prévision de séries chronologiques à l'aide de C++ impliquent les étapes suivantes : Installation des bibliothèques nécessaires Prétraitement des fonctionnalités d'extraction de données (ACF, CCF, SDF) Ajustement des modèles (ARIMA, SARIMA, lissage exponentiel) Prévision des valeurs futures

2024-06-02 commentaire 0  955

Présentation de l'article：L'analyse des séries chronologiques consiste à utiliser les caractéristiques d'un événement de la période passée pour prédire les caractéristiques de l'événement de la période future. Il s’agit d’un problème de modélisation prédictive relativement complexe qui diffère des prédictions des modèles d’analyse de régression. Le modèle de série chronologique dépend de l'ordre dans lequel les événements se produisent. Des valeurs de même taille produiront des résultats différents lorsque l'ordre est modifié. Les problèmes de séries chronologiques sont tous considérés comme des problèmes de régression, mais les méthodes de régression (régression linéaire, modèle arborescent). , deep learning, etc.) sont Il y a une certaine différence. L'analyse temporelle comprend l'analyse temporelle statique (STA) et l'analyse temporelle dynamique. Voici plusieurs algorithmes d'analyse temporelle courants. 1 Analyse temporelle d'apprentissage profond RNN (Recurrent Neural Network) Le réseau neuronal récurrent fait référence à une structure qui se répète au fil du temps. Dans le traitement du langage naturel (

2023-12-15 commentaire 0  1244

Présentation de l'article：Les données de séries chronologiques sont une séquence d'observations collectées à intervalles de temps fixes. Les données peuvent provenir de n’importe quel domaine, comme la finance, l’économie, la santé et les sciences de l’environnement. Les données de séries chronologiques que nous collectons peuvent parfois avoir des fréquences ou des résolutions différentes, ce qui peut ne pas convenir à nos processus d'analyse et de modélisation des données. Dans ce cas, nous pouvons rééchantillonner les données de la série chronologique par suréchantillonnage ou sous-échantillonnage, modifiant ainsi la fréquence ou la résolution de la série chronologique. Cet article présentera différentes méthodes pour suréchantillonner ou sous-échantillonner les données de séries chronologiques. Le suréchantillonnage signifie augmenter la fréquence des données de la série chronologique.

2023-08-29 commentaire 0  875

Présentation de l'article：Aujourd'hui, je veux vous parler des derniers travaux sur la prévision de séries chronologiques à grande échelle. Ils proviennent de l'Alibaba Damo Academy, qui propose un cadre d'analyse de séries chronologiques universel basé sur des adaptateurs, qui peut être utilisé dans les prévisions à long terme et à court terme. prévisions, tir nul et peu de résultats remarquables ont été obtenus sur sept tâches de séries chronologiques, notamment le tir, la détection d'anomalies, la classification des séries chronologiques et le remplissage des séries chronologiques. Titre de l'article : Taille unique : Analyse universelle des séries chronologiques à l'aide de modèles linguistiques pré-entraînés et d'adaptateurs spécialement conçus Lien de téléchargement : https://arxiv.org/pdf/2311.14782v1.pdf 1. Contexte Dans le domaine de la prévision des séries chronologiques, construire de grands modèles L'une des difficultés est le manque de connaissances dans des domaines comme la PNL ou le CV

2023-12-15 commentaire 0  836

Présentation de l'article：Comment utiliser DjangoProphet pour la prévision de séries chronologiques ? Les séries chronologiques sont un type de données qui revêt une importance dans de nombreux domaines. Il s’agit d’analyser et de prévoir des données temporelles. Dans l’écosystème de science des données Python, il existe de nombreux outils et bibliothèques pour la prévision de séries chronologiques. Parmi eux, Prophet est une bibliothèque puissante et facile à utiliser développée par Facebook qui peut effectuer des prévisions de séries chronologiques de manière rapide et précise. Dans cet article nous détaillerons comment utiliser Django

2023-09-27 commentaire 0  744

Présentation de l'article：Les données de séries chronologiques sont un outil important pour comprendre et prédire les tendances et les modèles dans divers domaines. En analysant et en modélisant les caractéristiques et les techniques des données de séries chronologiques, nous pouvons prendre des décisions et des prévisions plus précises. Avec l’application de l’apprentissage automatique et de l’apprentissage profond, la capacité d’analyse des données de séries chronologiques devient de plus en plus puissante. Ces technologies nous fournissent des informations plus approfondies et nous aident à découvrir des modèles et des tendances cachés dans les données, nous permettant ainsi de prendre des décisions plus judicieuses. Cet article comprendra brièvement les caractéristiques et les techniques de modélisation des données de séries chronologiques. Caractéristiques des données de séries chronologiques Les données de séries chronologiques présentent plusieurs caractéristiques uniques qui les distinguent des autres types de données. Les données de séries chronologiques sont enregistrées dans un ordre spécifique, chaque point de données ayant son propre moment spécifique. Par conséquent, l'ordre des points de données

2024-01-22 commentaire 0  777

Présentation de l'article：Comment écrire un algorithme de prévision de séries chronologiques à l'aide de C# La prévision de séries chronologiques est une méthode permettant de prédire les tendances futures des données en analysant les données passées. Il a de nombreuses applications dans de nombreux domaines tels que la finance, les ventes et les prévisions météorologiques. Dans cet article, nous présenterons comment écrire des algorithmes de prévision de séries chronologiques en utilisant C#, avec des exemples de code spécifiques. Préparation des données Avant d'effectuer des prévisions de séries chronologiques, vous devez d'abord préparer les données. D’une manière générale, les données de séries chronologiques doivent être suffisamment longues et classées par ordre chronologique. Vous pouvez l'obtenir à partir de la base de données ou

2023-09-19 commentaire 0  1701