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• Statistical Inference 统计推断
• Statistical Computing 统计计算
• (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

## 英国补考|时间序列分析代写Time-Series Analysis代考|Reading data from a time series database

A time series database, a type of NoSQL database, is optimized for time-stamped or time series data and provides improved performance, especially when working with large datasets containing IoT data or sensor data. In the past, common use cases for time series databases were mostly associated with financial stock data, but their use cases have expanded into other disciplines and domains. InfluxDB is a popular open source time series database with a large community base. In this recipe, we will be using InfluxDB’s latest release; that is, $\mathrm{v} 2.2$. The most recent InfluxDB releases introduced the Flux data scripting language, which you will use with the Python API to query our time series data.
For this recipe, we will be using the National Oceanic and Atmospheric Administration (NOAA) water sample data provided by InfluxDB. For instructions on how to load the sample data, please refer to the InfluxDB official documentation at https:/ docs. influxdata.com/influxdb/v2.2/reference/sample-data/

This recipe assumes that you have a running instance of InfluxDB since we will be demonstrating how to query the database and convert the output into a pandas DataFrame for further analysis.

Before you can interact with InfluxDB using Python, you will need to install the InfluxDB Python SDK. We will be working with InfluxDB 2.x, so you will need to install influxdb-client v1.29.1 (not influxdb-python).
You can install this using pip, as follows:
\$pip install influxdb-client To install using conda use the following: conda install -c conda-forge influxdb-client ## 英国补考|时间序列分析代写Time-Series Analysis代考|Persisting Time Series Data to Files In this chapter, you will be using the pandas library to persist your time series DataFrames to a different file format, such as CSV, Excel, and pickle files. When performing analysis or data transformations on DataFrames, you are essentially leveraging pandas’ in-memory analytics capabilities, which offer great performance. But being in-memory means that the data can easily be lost since it is not persisting on disk. When working with DataFrames, there will be a need to persist your data for future retrieval, creating backups, or for sharing your data with others. The pandas library is bundled with a rich set of writer functions to persist your in-memory DataFrames (or series) to disk in various file formats. These writer functions allow you to store data to a local drive or to a remote server location such as a cloud storage filesystem, including Google Drive, AWS S3, and Dropbox. In this chapter, you will explore writing to different file formats locally as well as cloud storage locations, such as AWS S3. Here are the recipes that will be covered in this chapter: • Time series data serialization with pickle • Writing to CSV and other delimited files • Writing data to an Excel file • Storing data to a private S3 bucket # 时间序列分析代考 ## 英国补考|时间序列分析代写Time-Series Analysis代考|Reading data from a time series database 时间序列数据库是 NoSQL 数据库的一种，针对时间戳或时间序列数据进行了优化，并提供了改进的性能，尤其是在处理包含物联网数据或传感器数据的大型数据集时。过去，时间序列数据库的常见用例大多与金融股票数据相关，但它们的用例已扩展到其他学科和领域。InfluxDB 是一个流行的开源时间序列数据库，拥有庞大的社区基础。在这个秘籍中，我们将使用 InfluxDB 的最新版本；那是，在2.2. 最新的 InfluxDB 版本引入了 Flux 数据脚本语言，您将使用它与 Python API 来查询我们的时间序列数据。 对于这个配方，我们将使用由 InfluxDB 提供的美国国家海洋和大气管理局 (NOAA) 水样数据。有关如何加载示例数据的说明，请参阅 https://docs 上的 InfluxDB 官方文档。influxdata.com/influxdb/v2.2/reference/sample-data/ 这个秘籍假设你有一个正在运行的 InfluxDB 实例，因为我们将演示如何查询数据库并将输出转换为 pandas DataFrame 以供进一步分析。 在使用 Python 与 InfluxDB 交互之前，您需要安装 InfluxDB Python SDK。我们将使用 InfluxDB 2.x，因此您需要安装 influxdb-client v1.29.1（不是 influxdb-python）。 您可以使用 pip 安装它，如下所示：$ pip install influxdb-client

conda install -c conda-forge influxdb-client

## 英国补考|时间序列分析代写Time-Series Analysis代考|Persisting Time Series Data to Files

• 使用pickle进行时间序列数据序列化
• 写入 CSV 和其他分隔文件
• 将数据写入 Excel 文件
• 将数据存储到私有 S3 存储桶

## 有限元方法代写

assignmentutor™作为专业的留学生服务机构，多年来已为美国、英国、加拿大、澳洲等留学热门地的学生提供专业的学术服务，包括但不限于Essay代写，Assignment代写，Dissertation代写，Report代写，小组作业代写，Proposal代写，Paper代写，Presentation代写，计算机作业代写，论文修改和润色，网课代做，exam代考等等。写作范围涵盖高中，本科，研究生等海外留学全阶段，辐射金融，经济学，会计学，审计学，管理学等全球99%专业科目。写作团队既有专业英语母语作者，也有海外名校硕博留学生，每位写作老师都拥有过硬的语言能力，专业的学科背景和学术写作经验。我们承诺100%原创，100%专业，100%准时，100%满意。

## 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。

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