本文目录：前言数据清洗：排除订单状态为”交易失败“的行；拼接首单时间：计算每个用户首单时间，并拼接为新的dataframe；求留存量：对数据分组，并求唯一的客户昵称数；求留存率：用首月留存量除整个留存量的dataframe；前言数据字段、同期群含义、数据概览等细节，请参照上一篇文章：
Dima：手把手教你用 Python 实现同期群分析（1）zhuanlan.zhihu.com
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2024-07-07 06:40:59
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目录时间序列分析基本问题时间序列的组成部分时间序列的平稳性平稳性白噪声随机行走时间序列的零均值化和平稳化时间序列的平稳性检验预测准确度的衡量统计量验证步骤ARIMA模型模型简介识别估计与预测识别估计检测预测时间序列分析历史数据往往以时间序列的形式呈现出来，这些数据时随着时间的变化而变化的，反映了事物、现象在时间上的发展变动情况，是相同事物或现象在不同时刻或时期所形成的数据，称之为时间序列数据，简称
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2023-10-05 07:28:33
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展开全部得到的方差百分比就是贡献率，累e68a843231313335323631343130323136353331333431366337计百分比就是累计贡献率，成分矩阵用来判定主成分。贡献率指有效或有用成果数量与资源消耗及占用量之比，即产出量与投入量之比，或所得量与所费量之比。计算公式：贡献率(%)=贡献量(产出量，所得量)/投入量(消耗量，占用量)×100%贡献率也用于分析经济增长中各因素
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2023-09-27 07:11:02
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# 随时间变化的Python画图：探索数据的乐趣
在数据分析和科学研究中，我们经常需要将数据可视化，以便于理解其背后的含义。Python是一种强大的编程语言，因其丰富的库和简单的语法而受到广泛欢迎。本篇文章将介绍如何使用Python绘制时间序列图，并给出具体的代码示例。
## 时间序列数据的概述
时间序列数据是指按照时间顺序排列的数据集，通常用来分析某种现象随时间的变化情况。例如，我们可以分
原创
2024-10-15 06:05:42
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Python 是一种脚本语言，相比 C/C++ 这样的编译语言，在效率和性能方面存在一些不足。但是，有很多时候，Python 的效率并没有想象中的那么夸张。本文对一些 Python 代码加速运行的技巧进行整理。 0. 代码优化原则本文会介绍不少的 Python 代码加速运行的技巧。在深入代码优化细节之前，需要了解一些代码优化基本原则。第一个基本原则是不要过早优化。很多人一开始写代码就奔着
竞争风险模型(Competing Risk Model)适用于多个终点的生存数据，传统的生存分析(survival analysis) 一般只关心一个终点事件(即研究者感兴趣的结局)。将其他事件均按删失数据(Censored Data)处理，要求个体删失情况与个体终点事件相互独立，结局不存在竞争风险。竞争风险模型(Competing Risk Model) : 指的是在观察队列中，存在某种已知事件
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2023-09-06 09:24:10
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经常看到这样的公式$B$2:B2，前面带美元符号，后面不带，很多朋友不理解，其实，这是用来累计求和，或累计计数等的常用引用方式。举一个累计求和例子，如下所示是各个月份的销量，现在要计算累计销量也就是说，在C2单元格计算的是1月份的销量，也可以用SUM(B2)进行计算在C3单元格计算的是1月份+2月份的销量，可以用B2+B3，也可以用SUM(B2:B3)进行计算在C4单元格计算的是1月份+2月+3月
在进行 SQL Server 语句计算良率的工作时，首先我们需要明确这些良率的计算涉及到数据收集和处理的需求，以及如何构建查询语句以获取准确的结果。接下来，我将引导大家一同完成这个任务，从环境准备、分步指南到优化技巧等各个方面都有涉及。
## 环境准备
在开始之前，我们需要确保你的系统上已安装 SQL Server 及相关的工具。通常来说，我们需要以下依赖：
- SQL Server 201
收益率计算1 定义###1.1 日收益率某一天，小红投入1000元买了股票A，收盘时股票市值变为1200，赚了200元， 那么收益率 = 20%1.2 资金出入同一天，小红追加了500元，买了个股票B ,收盘时，股票B的市值为600元此时 ， 成本 = 1000 + 500 = 1500 ，收益额 = 200 + 100 = 300收益率 = 300/1500 = 20%知道一天的收益率怎么算，下
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2023-12-12 22:21:15
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在现代金融分析中，Python被广泛用于计算累计收益率，以帮助投资者和分析师评估资产表现。准确计算累计收益率对于制定投资策略具有重要意义。然而，在某些业务场景下，使用Python进行收益率计算时可能会出现问题，影响分析结果并可能导致错误的决策。
> 例如，在某次金融数据分析项目中，团队决定使用Python库计算多个资产的累计收益率，结果却返回了不符合预期的数值，团队无法准确掌握资产的真实表现，导
# 实现Python按时间累计计数
## 1. 整体流程
在Python中实现按时间累计计数的功能，主要包括以下几个步骤：
1. 初始化计数器，并设置时间间隔；
2. 每过一个时间间隔，对计数器进行累加；
3. 输出累计数值。
下面将逐步介绍每个步骤的具体实现方法。
## 2. 代码实现
### 步骤1：初始化计数器和时间间隔
```python
# 导入相关模块
import ti
原创
2024-05-18 04:46:17
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# Python信号随时间的导数分析
在信号处理和数据分析中，信号随时间的变化是一个非常重要的概念。信号的导数可以告诉我们系统的动态特性，例如信号的变化率、加速度等。在Python中，我们可以使用多种库来计算和可视化信号随时间的导数，本文将介绍如何实现这一过程，提供相关代码示例，并对结果进行解读。
## 1. 信号与其导数
假设我们有一个简单的正弦波信号，它可以用以下公式表示：
\[ f(
原创
2024-08-21 08:17:59
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时间序列：同一现象在不同时间的相继观察值排列而形成的的序列，分为平稳序列和非平稳序列。平稳序列：基本上不存在趋势的序列，各观察值在某个固定水平上波动，波动是随机的。非平稳序列：包含趋势、季节、周期性、不规则波动的序列，可能只含有一种成分也可能含有几种成分。有加法模型和乘法模型，比较常用的是乘法模型。 在对时间序列进行分析时，最好先做一张图，然后通过图形观察数据随时间变化的模式及趋势。&n
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2024-06-06 13:31:10
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我们上一张已经讲过如何把提取的数据随机分组，今天来讲讲怎么使用SEER数据库计算发病率趋势，在这之前，我们先来看一篇例文， 题目：Incidence, Prognostic Factors and Survival Outcome in Patients With Primary Hepatic Lymphoma 作者计算了1983-2015发病率年度百分比变化和发病率走势图，使得发病率走势一目
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2023-11-14 10:48:43
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# Hive 时间累计的科普文章
Apache Hive 是一个建立在 Hadoop 之上的数据仓库基础设施，它提供了数据总结、查询和分析的功能。Hive 允许用户使用类 SQL 的查询语言进行数据分析，这大大简化了大数据的处理。本文将介绍如何在 Hive 中进行时间的累计分析，并提供相关的代码示例。
## 什么是时间累计
时间累计通常是指在一个特定时间段内，数据逐渐累积的过程。在数据处理中
原创
2024-08-20 10:22:16
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一、注释：二、目录：1. 绘制出直线和二次曲线
2. 优化坐标轴
3. 设置x,y常态坐标
4. 为曲线和直线添加图标说明
5. 给图像中特殊点进行注释
6. 坐标被线条遮住时，设置透明度使其显现。
7. 散点图
8. 条形直方图
9. 山地高低势能图
10. 色块与渐变条形图注释
11. 3D图像与平面映射
12. 画板分块显示（方法一）
13. 画板分块显示（方法一）多
1.4 RGB颜色前面几节的内容帮助你学习了像素坐标、图形尺寸等基础知识。现在是时候学习数位色彩的基础知识了。回想一下童年，还记得手指画吗？通过混合最基础的三种原色，我们可以得到任何颜色。如果将所有颜色混合在一起，会导致浑浊的棕色。而且你混合的颜料越多，就变得越暗。数位色彩（digital color）同样是混合三种基础颜色来实现的，但其运行机制和绘画颜料有所不同。首先，数位色彩的色光三原色是不同
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2024-04-15 22:40:13
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你不理财，财不理你！python 也能帮你理财？效果预览累计收益率走势图基本信息结果如何使用：python3 + 一些第三方库import requests
import pandas
import numpy
import matplotlib
import lxml
复制代码配置 config.json 。code 配置基金代码, useCache 是否使用缓存。{
"code":[
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2023-10-01 11:19:26
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# Python随时间变化的K线图
在金融市场中，K线图是一种常见的图表形式，用于展示资产价格的变化情况。通过观察K线图，投资者可以更好地了解市场走势，做出更明智的投资决策。在本文中，我们将使用Python编程语言创建一个随时间变化的K线图，并通过代码示例来详细说明如何实现这一功能。
## K线图简介
K线图是一种由日本人发明的技术图表，主要用于展示资产价格在一段时间内的开盘价、最高价、最低
原创
2024-05-17 03:54:53
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24. 时间序列模型定义时间序列是按时间顺序排列的、随时间变化且相互关联的数据序列。分析时间序列的方法构成数据分析的一个重要领域，即时间序列分析。一个时间序列往往是以下几类变化形式的叠加。长期趋势变动 ：朝一定方向的变化趋势；季节变动 ；循环变动 ：周期一年以上，由非季节因素引起的涨落起伏波形相似的波动；不规则变动 。常见的确定性时间序列模型有加法模型 ；乘法模型 ；混合模型。其中 是目标的观测
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2023-10-10 12:24:09
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