时间序列数据在数据科学领域无处不在，在量化金融领域也十分常见，可以用于分析价格趋势，预测价格，探索价格行为等。学会对时间序列数据进行可视化，能够帮助我们更加直观地探索时间序列数据，寻找其潜在的规律。本文会利用Python中的matplotlib【1】库，并配合实例进行讲解。matplotlib库是?个?于创建出版质量图表的桌?绘图包（2D绘图库），是Python中最基本的可视化工具。【工具】Pyt
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2019-07-14 11:25:46
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做一个系统，如果不做监控，是不完善的。 如果为做一个快速系统，花力气去做监控，是不值得的。 因为，我们有必要具备一个能够快速建立监控体系的能力。即使你只是一个普通开发人员！ 个人觉得，做监控有三个核心能力： 1. 持续收集数据的能力; (时间序列数据库) 2. 监控结果可视化的能力; 3. 异常监控 ...
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2019-07-05 19:24:06
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dropna默认丢失任何含有缺失值的行。 你可能希望丢弃含有NA的行或列，传输how='all'将只丢弃含有NA的行。 要用这种方式丢弃列，只需要传入axis=1即可。 另一个滤除DataFrame行的问题涉及时间序列数据，假设你只想留下一部分观测数据，可以用thresh参数实现此目的。 你可能不想 ...
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2019-06-08 18:59:24
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<!-- #此文主要针对统计基础比较薄弱（比如博主）利用多个模型言针对时间序列数据做预测用之MLR/多线性回归模型； --><!--定义：人话就是给定一组数据集data={(x1,y1),(x2,y2)....(xn,yn)} 从data中得到一个线性模型来反映 x和y 的关系，f(x)=W1X1+ ...
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2019-06-06 20:55:33
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欲直接下载代码文件，关注我们的公众号哦！查看历史消息即可！ 0. 前言 在机器学习里，我们对时间序列数据做预处理的时候，经常会碰到一个问题：有多个时间序列存在多个表里，每个表的的时间轴不完全相同，要如何把这些表在时间轴上进行对齐，从而合并成一个表呢？尤其是当这些表都存在数据库里，而且超级超级大的时候 ...
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数据库 时间：
2019-06-01 12:39:29
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Python是一门比较全面与平衡的语言，既能满足包括web在内的系统应用的开发，又能满足数据统计分析等数学领域的计算需求，同时也能作为胶水语言跟其它开发语言互通融合。在数据分析方面，没有其他语言能像Python这样既能精于计算又能保持性能，对于时间序列数据的处理展现了简单便捷的优势。下面是有关金融分 ...
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编程语言 时间：
2019-05-30 01:08:51
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摘自： https://pengfoo.com/post/machine-learning/2017-01-24 一、简介 在ARMA/ARIMA这样的自回归模型中，模型对时间序列数据的平稳是有要求的，因此，需要对数据或者数据的n阶差分进行平稳检验，而一种常见的方法就是ADF检验，即单位根检验 二、 ...
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2019-05-08 14:40:00
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一、前言1.1、grafana介绍Grafana是一个开源指标分析和可视化套件，常用于可视化基础设施的性能数据和应用程序分析的时间序列数据。也可以应用于其他领域，包括工业传感器，家庭自动化，天气和过程控制。但请注意，我们使用Grafana最关心的是如何把数据进行聚合后进行展示。Grafana支持多种不同的时序数据库数据源，Grafana对每种数据源提供不同的查询方法，而且能很好的支持每种数据源的特
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2019-04-17 18:06:43
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本章以《利用python进行数据分析》的第10章：时间序列 为基础，整理了pandas 库中时间序列相关用法。 时间序列数据的意义取决于具体的应用场景，主要有以下几种： 时间戳(timestamp) 固定时期(period) 时间间隔(interval) 实验或过程时间 pandas提供了一组标准的 ...
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2019-04-04 17:34:51
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一、关于grafana的应用：grafana一般是和一些时间序列数据库进行配合来展示数据的，例如：Graphite、OpenTSDB、InfluxDB等。grafana是用于可视化大型测量数据的开源程序，他提供了强大和优雅的方式去创建、共享、浏览数据。dashboard中显示了你不同metric数据源中的数据。grafana最常用于因特网基础设施和应用分析，但在其他领域也有机会用到，比如：工业传感
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2019-03-17 20:12:41
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