时序数据降维

光环大数据--大数据培训&人工智能培训8aa0351dae1ffc4ffe4733687e21af45b207fe5f

金融时序数据抓取—fidlr包_光环大数据培训机构

fidlr包提供了一个用来简化金融数据下载的RStudio插件。目前的版本仅仅是对quantmod包中getSymbols函数的一个包装，目前支持从Yahoo，Google，FRED和Qanda网站抓取金融数据。未来可能会添加其它功能。安装和使用方法如下：

1、在RStudio中添加Addins菜单，安装方法详见这里

2、从Github下载fidlr包

devtools::install_github("thertrader/fidlr", type = "source")

3、在Addins菜单中找到这个插件，如下所示：

4、在source下拉菜单选择一个数据源

5、选择下载数据的日期范围

6、输入公司的简写名称，多个公司简称用逗号分隔。在RStudio中输入?getSymbols可以查看一些公司的简称

7、可以选择下载到R内存环境或者存储为一个csv文件。csv文件在当前工作目录可以找到

8、单击Run按钮下载数据，Close关闭当前插件

光环大数据8aa0351dae1ffc4ffe4733

分析了风电监控系统对海量数据的存储和访问需求,提出了引入时序数据库技术来解决传统数据库在处理海量数据时碰到的存储容量和访问效率方面的问题。所采用的时序数据库和关系数据库相结合的解决方案,在满足海量数据存储和访问需求的同时,很好地解决了数据模型的描述和存储问题。介绍了基于时序数据库开发的一些风电高级应用。

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Co u e a No. 2 2 mp t r Er 8 01

时序数据库在风电监控系统中的应用尹晨

(南京工业大学信息中心，江苏南京 200) 109摘要：分析了风电监控系统对海量数据的存储和访问需求，出了引入时序数据库技术来解决传统数据库在处理海提

量数据时碰到的存储容量和访问效率方面的问题。所采用的时序数据库和关系数据库相结合的解决方案，在满足海量数据存储和访问需求的同时，好地解决了数据模型的描述和存储问题。介绍了基于时序数据库开发的一些风电高级很应用。

关键词：时序数据库；风电监控；海量存储；趋势曲线；风机故障反演；电能质量监测中图分类号：P 1 T 31文献标志码： A文章编号：0 6 8 2 (0 20 - 4 0 1 0— 2 82 1 )8 3— 3

Applc to of tm e s q nta da a i a n

聚类是数据挖掘研究中最常见的一种方法,可以作为规则发现、异常发现等其它数据挖掘操作的基础,一直以来都是数据挖掘的研究热点之一.股票数据是一种典型的时间序列数据,利用股票数据进行时间序列数据挖掘的研究既有一定的实际应用价值,也是国内外的热点问题之一.文章首次将一种新型符号化方法SAX[1]应用到标准普尔500指数的股票数据的聚类研究中,使用传统的欧氏距离和动态时间弯

维普资讯

符号化近似 S AX在时序数据挖掘中的应用研究刘懿鲍德沛杨泽红赵雁南贾培发王家钦

(清华大学计算机科学与技术系，京 10 8 )北 004摘要聚类是数据挖掘研究中最常见的一种方法，以作为规则发现、常发现等其它数据挖掘操作的基础，直以可异一

来都是数据挖掘的研究热点之一股票数据是一种典型的时间序列数据，用股票数据进行时间序列数据挖掘的研究既利

有一定的实际应用价值 .是国内外的热点问题之一。文章首次将一种新型符号化方法 S X用到标准普尔 5 0指数也 At 1应 0的股票数据的聚类研究中 .用传统的欧氏距离和动态时间弯曲两种时间序列相似性度量方法进行实验。实验结果表明使 将 S X应用到股票数据聚类操作 .以得到更好的趋势聚类效果和更高的效率。 A可关键词符号化近似时间序列聚类数

高维面板数据降维与变量选择方法研究

张波 方国斌

2012-12-14 14:35:56 来源：《统计与信息论坛》(西安)2012年6期第21～28页

内容提要：从介绍高维面板数据的一般特征入手，在总结高维面板数据在实际应用中所表现出的各种不同类型及其研究理论与方法的同时，主要介绍高维面板数据因子模型和混合效应模型；对混合效应模型随机效应和边际效应中的高维协方差矩阵以及经济数据中出现的多指标大维数据的研究进展进行述评；针对高维面板数据未来的发展方向、理论与应用中尚待解决的一些关键问题进行分析与展望。

关键词：高维 面板数据 降维 变量选择

作者简介：张波，中国人民大学统计学院（北京100872）；方国斌，中国人民大学统计学院，安徽财经大学统计与应用数学学院（安徽蚌埠233030）。

一、引言

在社会现象观测和科学实验过程中经常会产生面板数据。这类数据通过对多个个体在不同时间点上进行重复测度，得到每个个体在不同样本点上的多重观测值，形成时间序列和横截面相结合的数据，也就是所谓的“面板数据”。由于应用背景的不同，面板数据有时也称作纵向数据（longitudinal data）。面板数据广泛产生于经济学、管理学

上海大学2014～2015学年春季学期研究生课程考试

文献阅读报告

课程名称： 模式识别与机器学习 课程编号： 07SBE9004

论文题目: 机器学习中的数据降维方法

研究生姓名: 廖 宇 学 号: 14723542

评语:

成 绩: 任课教师:

评阅日期:

机器学习中的数据降维方法

1.引言

随着科技的进步，尤其是数据采集和存储技术的飞速发展，不同行业和领域的数据如航天遥感数据，生物数据，网络数据以及金融市场交易数据等大量涌现，意味着大数据时代的来临。如何从复杂多样，变化迅速的大数据中有效地挖掘和提炼人类感兴趣的信息，对数据进行分析和建立模型，成为了一个热门话题。

机器学习是近20多年兴起的一种从数据中自动分析获得规律，并利用规律对未知数据进行预测的算法，其大量的应用都与大数据高度耦合，是一种十分适

小程序数据功能名词和指标简介

小程序数据分析，是面向小程序开发者、运营者的数据分析工具，提供关键指标统计、实时访问监控、自定义分析等，帮助小程序产品迭代优化和运营。亿仁网络将小程序的数据分析功能的各项名词和指标为大家做个简单介绍。

名词解释

用户：使用过小程序的用户，根据openid来判断。

页面：小程序的页面，以页面路径表示，如index, product/list。

受访页：用户访问的所有小程序页面均可称为受访页。

入口页：用户打开小程序时首先进入的页面称为入口页，例如用户从页面A进入小程序，跳转到页面B，A为入口页，B不是。

退出页：用户离开小程序时最后访问的页面称为退出页，例如用户从页面A跳转到页面B，从页面B退出小程序，B为退出页，A不是

场景：用户打开小程序时的场景，如通过扫描二维码打开小程序，场景为二维码。

访问：用户浏览小程序页面的行为。

分享：用户点击小程序内或小程序外菜单，将小程序及其页面分享给好友的行为。

新增：用户首次访问小程序页面，即称为新增。

活跃：用户在一段时间内访问过小程序即称为活跃。

停留：用户从打开小程序内页面，到主动关闭或超时退出小程序的过程。切换到后台、显示到聊天顶部，均不算停留在小程序。

留存：区分新

Trimmomatic使用JAVA运行，支持多线程，数据处理速度非常快，非常适合转录组数据的过滤。由于该软件得到的数据中reads的长度不一，剔除的数据量比较大，不适于基因组的Deno vo数据的过滤。

$ unzip software/Trimmomatic-0.33.zip -d biosoft/ 解压缩安装

$ ls biosoft/Trimmomatic-0.33/adapters/ 查看安装好的文件

可以看到软件的数据库中已经有了接头序列，其中TruSeq3-PE.fa与TruSeq3-SE.fa为illumina hiseq和miseq的接头，如果不是使用hiseq2000的，到illumina官网下载接头序列并放到这个文件夹中。TruSeq2对应着illumina GAII测序

$ cd train/02.sequencing_data_quality_control/ 进入目录

$ mkdir Trimmomatic 新建文件夹

$ cd ~/biosoft/Trimmomatic-0.33/ 进入安装的文件夹

$ java -jar trimmomatic-0.33.jar

调试程序

下面对单端测序转录组数

肇庆市技师学院

ABB[a]-J-5ABB 机器人的程序数据

5.1 任务目标

? 掌握程序数据的建立方法。

? 掌握三个关键程序数据的设定。

? 了解机器人工具自动识别功能。

5.2 任务描述

? 以 bool 为例，建立程序数据，练习建立 num、robtarget 程序数据。

? 设定机器人的工具数据 tooldata、工件坐标 wobjdata、负荷数据 loaddata。

? 使用 LoadIdentify 工具自动识别安装在六轴法兰盘上的工具（tooldata）和载荷（loaddata）的重量，以

及重心。 5.3 知识储备

5.3.1 程序数据

程序数据是在程序模块或系统模块中设定的值和定义的一些环境数据。创建的程序数据由同一个模块 或其他模块中的指令进行引用。图中是一条常用的机器人关节运动的指令 MoveJ，调用了四个程序数据。

图中所使用的程序数据的说明见表:

程序数据 p10 v1000 z50 tool0 5.3.2 程序数据的类型与分类

数据类型 robtarget speeddata zonedata tooldata 说明 机器人运动目标位置数据 机器人运动速度数据 机器人运动转弯数据 机器人工作数据 TCP 1.

实验二 数据预处理及时序图绘制

一、实验目的：了解GPLOT过程的使用，利用GPLOT绘制时序图并对时序图进行分析。了解ARIMA过程的使用，利用ARIMA进行平稳性分析及纯随机性检验。 二、实验内容

（1）Gplot过程

生成高分辨率图形的PROC GPLOT过程的一般使用格式如下：

Porc Gplot DATA=数据集 ;

Plot 纵坐标变量Y*横坐标变量X……; Symboln <选项列表> ; Axisn <选项列表> ; Run ;

使用PROC GPLOT过程和PROC PLOT过程的区别是，对于PROC GPLOT语句，PROC PLOT语句中的VPCT和HPCT等选项不可使用。两者的PLOT语句使用方法基本相同。最主要的区别是，在PROC GPLOT过程中，可使用SYMBOLn语句和AXISn语句。

SYMBOLn语句的主要作用：可以定义数据点的符号，可以定义数据点之间的连接方式，可以定义数据点和线的颜色。SYMBOLn语句的n取值范围从1到99，缺省值是1，n代表Y*X两个变量形成数据连线的系列数。一些主要选项如下：

? V=数据点图形符号——数据点的符号有NONE（没有）

一、实验目的和要求

（1） 了解倒立摆控制系统的原理和系统组成 （2） 加深对实际控制系统物理组成部分的认识和理解 （3）掌握线性系统控制器的设计、软件算法编制与实现

要求针对直线型一级或二级倒立摆系统，设计状态反馈控制器和状态观测器，完成对小车倒立摆的稳定控制。

二、实验内容和原理

以直线一级或二级倒立摆为研究对象，开展以下实验内容： （1）系统数学模型建模与分析 （2）倒立摆经典控制设计

（3）倒立摆状态反馈控制与状态观测器设计 （4）倒立摆实物控制调试

三、实验项目

（1）倒立摆前馈控制起摆研究 （2）能量控制起摆研究 （3）倒立摆经典控制器设计及调试 （4）倒立摆状态反馈控制器设计及调试

四、实验器材

倒立摆实验系统 GLIP 一套 计算机（MATLAB） 一台

五、操作方法与实验步骤

第一种起摆控制 （一）模型建立

一级倒立摆的模型示意图如下：

1

图1 直线倒立摆一级模型

由[1]可得到运动方程：

(mlcos??bx?(mlcos?)2??(ml)2sin?cos????(M?m)mlcos??u?(I?ml2)(M?m)??(M?m)mlsin?(I?ml2)(M?m)x?(I?ml2)bx?(I?ml2)ml?sin