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时间序列分析是分析在一个时间间隔内收集的一系列数据点的具体方式。在时间序列分析中，分析人员在设定的时间段内以一致的时间间隔记录数据点，而不仅仅是间歇性或随机地记录数据点。
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- Statistical Computing 统计计算
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- Advanced Mathematical Statistics 高等数理统计学
- (Generalized) Linear Models 广义线性模型
- Statistical Machine Learning 统计机器学习
- Longitudinal Data Analysis 纵向数据分析
- Foundations of Data Science 数据科学基础
统计代写|时间序列分析代写Time-Series Analysis代考|Persisting Time Series Data to Databases
It is very common that, after completing a data analysis task, in which data is extracted from a source system, processed, transformed, and possibly modeled, the output is stored in a database for persistence. You can always store the data in a flat file or export to a CSV, but when dealing with a large amount of corporate data (including proprietary data), you will need a more robust and secure way to store it. Databases offer several advantages, including security (encryption at rest), concurrency (allowing many users to query the database without impacting performance), fault tolerance, ACID compliance, optimized read-write mechanisms, distributed computing, and distributed storage.
In a corporate context, once data is stored in a database, it can be shared across different departments; for example, finance, marketing, sales, and product development can now access the data stored for their own needs. Furthermore, the data can now be democratized and applied to numerous use cases by different roles within an organization, such as business analysts, data scientists, data engineers, marketing analysts, and business intelligence developers.
In this chapter, you will be writing your time series data to a database system for persistence. You will explore different types of databases (relational and non-relational) and use Python to push your data.
More specifically, you will be using the pandas library, since you will be doing much of your analysis using pandas DataFrames. You will learn how to use the pandas library to persist your time series DataFrame to a database storage system. Many databases offer Python APIs and connectors, and recently many of them support pandas DataFrames (for reading and writing) given their popularity and mainstream adoption. In this chapter, you will be working with a relational database, a document database, a cloud data warehouse, and a specialized time series database.
统计代写|时间序列分析代写Time-Series Analysis代考|Writing time series data to a relational
In this recipe, you will write your DataFrame to a relational database (PostgreSQL). The approach is the same for any relational database system that is supported by the SQLAlchemy Python library. You will experience how SQLAlchemy makes it simple to switch the backend database (called dialect) without the need to alter the code. The abstraction layer provided by the SQLAlchemy library makes it feasible to switch to any supported database, such as from PostgreSQL to MySQL, using the same code.
The sample list of supported relational databases (dialects) in SQLAlchemy includes the following:
- Microsoft SQL Server
- MySQL/MariaDB
- PostgreSQL
- Oracle
- SQLite
Additionally, there are external dialects available to install and use with SQLAlchemy to support other databases (dialects), such as Snowflake, AWS RedShift, and Google BigQuery. Please visit the official page of SQLAlchemy for a list of available dialects: https://docs.sqlalchemy.org/en/14/dialects/.
时间序列分析代考
统计代写|时间序列分析代写Time-Series Analysis代考|Persisting Time Series Data to Databases
很常见的情况是，在完成数据分析任务后，从源系统中提取数据、处理、转换并可能建模，然后将输出存储在数据库中以保持持久性。您始终可以将数据存储在平面文件中或导出为 CSV，但在处理大量公司数据（包括专有数据）时，您将需要一种更强大、更安全的存储方式。数据库提供了几个优点，包括安全性（静态加密）、并发性（允许许多用户在不影响性能的情况下查询数据库）、容错性、ACID 合规性、优化的读写机制、分布式计算和分布式存储。
在企业环境中，一旦数据存储在数据库中，就可以在不同部门之间共享；例如，财务、营销、销售和产品开发现在可以访问存储的数据以满足自己的需要。此外，数据现在可以大众化，并由组织内的不同角色（例如业务分析师、数据科学家、数据工程师、营销分析师和商业智能开发人员）应用于众多用例。
在本章中，您将把时间序列数据写入数据库系统以实现持久性。您将探索不同类型的数据库（关系型和非关系型）并使用 Python 推送数据。
更具体地说，您将使用 pandas 库，因为您将使用 pandas DataFrames 进行大部分分析。您将学习如何使用 pandas 库将您的时间序列 DataFrame 持久化到数据库存储系统。许多数据库都提供 Python API 和连接器，最近它们中的许多都支持 pandas DataFrames（用于读取和写入），因为它们很受欢迎并且被主流采用。在本章中，您将使用关系数据库、文档数据库、云数据仓库和专门的时间序列数据库。
统计代写|时间序列分析代写Time-Series Analysis代考|Writing time series data to a relational
在这个秘籍中，你会将 DataFrame 写入关系数据库（PostgreSQL）。对于 SQLAlchemy Python 库支持的任何关系数据库系统，该方法都是相同的。您将体验 SQLAlchemy 如何使切换后端数据库（称为方言）变得简单，而无需更改代码。SQLAlchemy 库提供的抽象层使得使用相同的代码切换到任何支持的数据库成为可能，例如从 PostgreSQL 到 MySQL。
SQLAlchemy 中支持的关系数据库（方言）的示例列表包括以下内容：
- 微软 SQL 服务器
- MySQL/MariaDB
- PostgreSQL
- 甲骨文
- SQLite
此外，还有一些外部方言可安装并与 SQLAlchemy 一起使用，以支持其他数据库（方言），例如 Snowflake、AWS RedShift 和 Google BigQuery。请访问 SQLAlchemy 的官方页面以获取可用方言的列表：https://docs.sqlalchemy.org/en/14/dialects/。
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金融工程代写
金融工程是使用数学技术来解决金融问题。金融工程使用计算机科学、统计学、经济学和应用数学领域的工具和知识来解决当前的金融问题，以及设计新的和创新的金融产品。
非参数统计代写
非参数统计指的是一种统计方法，其中不假设数据来自于由少数参数决定的规定模型；这种模型的例子包括正态分布模型和线性回归模型。
广义线性模型代考
广义线性模型（GLM）归属统计学领域，是一种应用灵活的线性回归模型。该模型允许因变量的偏差分布有除了正态分布之外的其它分布。
术语 广义线性模型（GLM）通常是指给定连续和/或分类预测因素的连续响应变量的常规线性回归模型。它包括多元线性回归，以及方差分析和方差分析（仅含固定效应）。
有限元方法代写
有限元方法（FEM）是一种流行的方法，用于数值解决工程和数学建模中出现的微分方程。典型的问题领域包括结构分析、传热、流体流动、质量运输和电磁势等传统领域。
有限元是一种通用的数值方法，用于解决两个或三个空间变量的偏微分方程（即一些边界值问题）。为了解决一个问题，有限元将一个大系统细分为更小、更简单的部分，称为有限元。这是通过在空间维度上的特定空间离散化来实现的，它是通过构建对象的网格来实现的：用于求解的数值域，它有有限数量的点。边界值问题的有限元方法表述最终导致一个代数方程组。该方法在域上对未知函数进行逼近。[1] 然后将模拟这些有限元的简单方程组合成一个更大的方程系统，以模拟整个问题。然后，有限元通过变化微积分使相关的误差函数最小化来逼近一个解决方案。
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随机分析代写
随机微积分是数学的一个分支，对随机过程进行操作。它允许为随机过程的积分定义一个关于随机过程的一致的积分理论。这个领域是由日本数学家伊藤清在第二次世界大战期间创建并开始的。
时间序列分析代写
随机过程，是依赖于参数的一组随机变量的全体，参数通常是时间。 随机变量是随机现象的数量表现，其时间序列是一组按照时间发生先后顺序进行排列的数据点序列。通常一组时间序列的时间间隔为一恒定值（如1秒，5分钟，12小时，7天，1年），因此时间序列可以作为离散时间数据进行分析处理。研究时间序列数据的意义在于现实中，往往需要研究某个事物其随时间发展变化的规律。这就需要通过研究该事物过去发展的历史记录，以得到其自身发展的规律。
回归分析代写
多元回归分析渐进（Multiple Regression Analysis Asymptotics）属于计量经济学领域，主要是一种数学上的统计分析方法，可以分析复杂情况下各影响因素的数学关系，在自然科学、社会和经济学等多个领域内应用广泛。
MATLAB代写
MATLAB 是一种用于技术计算的高性能语言。它将计算、可视化和编程集成在一个易于使用的环境中，其中问题和解决方案以熟悉的数学符号表示。典型用途包括：数学和计算算法开发建模、仿真和原型制作数据分析、探索和可视化科学和工程图形应用程序开发，包括图形用户界面构建MATLAB 是一个交互式系统，其基本数据元素是一个不需要维度的数组。这使您可以解决许多技术计算问题，尤其是那些具有矩阵和向量公式的问题，而只需用 C 或 Fortran 等标量非交互式语言编写程序所需的时间的一小部分。MATLAB 名称代表矩阵实验室。MATLAB 最初的编写目的是提供对由 LINPACK 和 EISPACK 项目开发的矩阵软件的轻松访问，这两个项目共同代表了矩阵计算软件的最新技术。MATLAB 经过多年的发展，得到了许多用户的投入。在大学环境中，它是数学、工程和科学入门和高级课程的标准教学工具。在工业领域，MATLAB 是高效研究、开发和分析的首选工具。MATLAB 具有一系列称为工具箱的特定于应用程序的解决方案。对于大多数 MATLAB 用户来说非常重要，工具箱允许您学习和应用专业技术。工具箱是 MATLAB 函数（M 文件）的综合集合，可扩展 MATLAB 环境以解决特定类别的问题。可用工具箱的领域包括信号处理、控制系统、神经网络、模糊逻辑、小波、仿真等。
| R语言代写 | 问卷设计与分析代写 |
| PYTHON代写 | 回归分析与线性模型代写 |
| MATLAB代写 | 方差分析与试验设计代写 |
| STATA代写 | 机器学习/统计学习代写 |
| SPSS代写 | 计量经济学代写 |
| EVIEWS代写 | 时间序列分析代写 |
| EXCEL代写 | 深度学习代写 |
| SQL代写 | 各种数据建模与可视化代写 |
