本次调查以程序员编写代码的行为为核心展开，从不同角度对程序员每日编程活跃情况、每周活跃情况、每月活跃情况等数据进行分析。...（报告中也指出，这一统计结果与随机抽样人群中北京程序员人数较多有关，仅供参考。） 节假日加班时，程序员「同样很卖力」 在这份报告中，调查者还统计了程序员在工作日和节假日中分别用于编写程序的时间。...结果发现，在法定节假日加班的程序员，其用于编写代码的时间几乎与工作日相当，工作日仅比节假日高出 10.62%。...每月活跃情况 5 月份、11 月份的工作日程序员最忙，1 月份稍清闲 在工作日的相关统计中，我们发现一年中程序员在 5 月份和 11 月份的每日平均编程时间最长（两者几乎相同），1 月份程序员的每日平均编程时间最短...各月份工作日中程序员每天平均编码时间统计（以 1 月份为基准） 节假日 3 月最忙，2 月最闲 在对节假日加班的统计中，程序员在 3 月份的节假日中每日平均编程时间最长，2 月份的平均每日编程时间最短
节日业绩的追踪一般会具体到每天，每日设立销售目标，可以在Power BI中使用日历形成热力图，红绿灯表示每天的业绩达成（虚拟今天是2022年1月21日），并且日历中标注了假日提示和农历时间。...上方的折线图蕴含了丰富的信息。首先因为春节在1月和2月之间每年位置不会相同，因此制定业绩规划的时候一般2个月综合考虑，图中的时间线为1-2月的完整日历。日历上使用虚线标注清楚了今年和同期的节日状况。...在相同月份，去年2月和今年2月可能天数不同，无法完全复制；即使天数完全相同，去年当月有4个完整周末，今年可能有5个完整周末，也会对销售趋势造成不同的影响；另外像春节这样的节假日对销售趋势影响也非常大。...我们使用销售权重系数的方法可以赋予周一到周日，以及所有节假日每天不同的权重，将以上因素都考虑到，使得目标分解更加合理。...细心的读者可能看到右上角有折线类别提示，这是如何做到的呢？ 在格式设置中，将序列标签打开就会出现尾部标签，可以统一设置格式，也可每条线单独设置。 以上即是完整的春节业绩追踪折线图技巧。
我们将首先简要讨论 Python 中处理日期和时间的工具，然后再更具体地讨论 Pandas 提供的工具。在列出了一些更深入的资源之后，我们将回顾一些在 Pandas 中处理时间序列数据的简短示例。...Python 中的日期和时间 Python 世界有许多可用的日期，时间，增量和时间跨度表示。...类似地，pd.date_range()接受开始日期，结束日期和可选频率代码，来创建常规日期序列。...底部面板显示填补空白的两种策略之间的差异：向前填充和向后填充。 时间平移 另一种常见的时间序列特定的操作是按时间平移数据。Pandas 有两个密切相关的计算方法：shift()和tshift()。...虽然现在已有几年历史，但它是 Pandas 用法的宝贵资源。特别是，本书重点讲解商业和金融环境中的时间序列工具，并更多地关注商业日历，时区和相关主题的特定细节。
下面将和大家分享此种模型的原理，以及如何通过python代码进行实现。...目前可以通过Python和R进行实现，该模型可以通过简单的参数配置，实现高精准的时间序列预测。...数据趋势：数据有一定正常的周期效应，例如：周末效应、季节效应等。 跳变情况：明确可能发生跳变的时间点及窗口期，例如：双十一、国庆节等。 缺失值符合预期：历史数据的缺失值和异常值保持在合理范围内。...用于拟合时间序列非周期性的趋势变化。例如：上升、下降趋势； s(t)：周期项。用于拟合周、月、季的周期性变化趋势； h(t)：节假日项。用于表示潜在的跳变点对预测的影响。...（附上公式） 周期项公式 3、 节假日项 除了常规的趋势和周期以外，在我们日常生活中，还会遇到节假日及特殊时点，这些节点会直接影响数据的变化程度，例如：双十一订单量会激增。
有时候，我们处理一些业务，比如：计算员工请假的时间工作日；就需要数据库内存在一张工作日历，记录调休和节假日。实际上，是有很多的公共接口。...对于中国的节假日，最准确的肯定是中国政府网每年下半年发布次年的节假日和调休表（每次都是第一时间关注又要调休几次、最多要连续上几天的班╳╳○○），比如： 2024年的放假安排如何获取一个离线的日历库呢？...ChineseCalendarLKI/chinese-calendar是基于Python的一个日期项目，如果你观察源码，你会发现日期数据是使用枚举类和Python字典存储的：constants.py:...在vsme/chinese-days的项目简介内，就有提及。两个项目，都是基于MIT协议，在团队和企业内也可以放心使用。...其实是一件非常简单的事情，希望设计思路可以帮助到你。如果你也需要工作日历，那么你可以直接clone代码并运行即可。大家一般又是如何生成“工作日历”的呢？
您将学习如何使用Prophet（在R中）解决一个常见问题：预测公司明年的每日订单。 数据准备与探索 Prophet最拟合每日数据以及至少一年的历史数据。...预测和组件可视化显示，Prophet能够准确地建模数据中的潜在趋势，同时还可以精确地建模每周和每年的季节性（例如，周末和节假日的订单量较低）。...---- 最受欢迎的见解 1.在python中使用lstm和pytorch进行时间序列预测 2.python中利用长短期记忆模型lstm进行时间序列预测分析 3.使用r语言进行时间序列（arima，指数平滑...）分析 4.r语言多元copula-garch-模型时间序列预测 5.r语言copulas和金融时间序列案例 6.使用r语言随机波动模型sv处理时间序列中的随机波动 7.r语言时间序列tar阈值自回归模型...8.r语言k-shape时间序列聚类方法对股票价格时间序列聚类 9.python3用arima模型进行时间序列预测
导入一些包和数据 import pandas as pd # 对于数据分析，特别是时间序列 import numpy as np # 矩阵和线性代数的东西，类似MATLAB from matplotlib...---- 【视频】R语言广义相加模型（GAM）在电力负荷预测中 01 02 03 04 分类变量：平日与周末/假期/在家工作日 ## 将周末和节假日设置为1，否则为0 elecwea['Day...做分析时，需要对一天中的每一个小时进行 "是 "或 "否 "的对应。...由于这是一个时间序列，如果我们想预测下一小时的能耗，训练数据中任何给定的X向量/Y目标对都应该提供当前小时的用电量（Y值，或目标）与前一小时（或过去多少小时）的天气数据和用量（X向量）。...# 使用SVR模型来计算预测的下一小时使用量 SVRpredict(X_test_scaled) # 把它放在Pandas数据框架中，以便于使用 DataFrame(predict_y) 绘制测试期间的实际和预测电力需求的时间序列
通过观察可以看到，销量每隔几天就有一个波谷，对照日历，发现一个规律：这些销量比较低的日期，都是周末或节假日。...如果理解了业务的周期性，那么在分析数据时，就能排除一些干扰，更快地找到对业务真正有价值的信息。...在 Jupyter Lab 中运行以下 Python 代码，就可以画出上面那张折线图。...小结 本文用一个案例，演示了折线图的数据分析过程以及画图的方法，并给出了完整的 Python 代码，其中详细注释了代码的主要功能。...你可以把上面的分析思路和方法当成一个套路，并根据实际的分析需求，适当修改 Python 代码中的数据源、颜色、文字等，估计能让你比 90% 的人更懂折线图。
：需要附加上以前的用电需求的历史窗口由于这是一个时间序列，如果我们想预测下一小时的能耗，训练数据中任何给定的X向量/Y目标对都应该提供当前小时的用电量（Y值，或目标）与前一小时（或过去多少小时）的天气数据和用量...### 绘制测试期间的每日总千瓦时图y_test_barplotax.set_ylabel('每日总用电量（千瓦时）')# Pandas/Matplotlib的条形图将x轴转换为浮点，所以需要找回数据时间...ROC曲线 基于ARIMA、SVM、随机森林销售的时间序列预测 基于数据挖掘SVM模型的pre-incident事故预防预测 R语言用rle，svm和rpart决策树进行时间序列预测Python中基于网格搜索算法优化的深度学习模型分析糖尿病数据...（卷积神经网络）模型进行回归数据分析 Python使用神经网络进行简单文本分类 R语言用神经网络改进Nelson-Siegel模型拟合收益率曲线分析 R语言基于递归神经网络RNN的温度时间序列预测 R语言神经网络模型预测车辆数量时间序列...的LSTM递归神经网络进行时间序列预测 python用于NLP的seq2seq模型实例:用Keras实现神经网络机器翻译 用于NLP的Python：使用Keras的多标签文本LSTM神经网络分类
在 Python 开发中，我们经常需要处理日期和时间。...虽然 datetime 库是最常用的选择，但其实 Python 标准库中的 calendar 模块也是一个强大的工具，特别适合处理日历相关的计算和展示。...：calendar 命令行工具Python 作为一款“脚本语言”，自然 calendar 模块不仅可以在代码中使用，还可以直接在命令行中当作工具来使用。...实践建议使用 calendar 处理日历展示和计算时，优先考虑继承 Calendar 类来扩展功能对于重复性的日期计算，可以创建自定义的日历类结合 datetime 和 calendar 使用，能够处理更复杂的时间计算场景总结...建议大家在实际开发中多尝试使用 calendar 模块，它可以让你的代码更加 Pythonic，也更容易维护。希望这篇文章对你有所帮助。如果你有任何问题或建议，欢迎在评论区留言交流！
本文将通过拆解Prophet的原理及代码实例来讲解如何运用Prophet进行时间序列预测。 简介 对于任何业务而言，基于时间进行分析都是至关重要的。库存量应该保持在多少？你希望商店的客流量是多少？...它让我们可以用简单直观的参数进行高精度的时间序列预测，并且支持自定义季节和节假日的影响。 本文中，我们将介绍Prophet如何产生快速可靠的预测，并通过Python进行演示。...Prophet实战（附Python和R代码） 趋势参数 季节和节假日参数 通过Prophet预测客运量 Prophet有什么创新点？...Prophet预测模型 时间序列模型可分解为三个主要组成部分：趋势，季节性和节假日。它们按如下公式组合： g(t)：用于拟合时间序列中的分段线性增长或逻辑增长等非周期变化。...Prophet实战（附Python代码） 目前Prophet只适用于Python和R，这两者有同样的功能。 Python中，使用Prophet()函数来定义Prophet预测模型。
本文探讨了Python在金融数据分析中的应用，包括使用Pandas、NumPy和Matplotlib等Python库，它们能够处理股票市场数据、展示趋势并构建交易策略。...datetime 模块允许涉及日期时间的操作计算，而 matplotlib.pyplot 可用于在 Python 中创建各种类型的可视化，尤其是数据的图表。...股票收盘价的图表。图表中添加了网格，有助于分析 AAPL 股价在一段时间内的模式。...在重新采样过程中，每日收益的频率被更改为每月，并计算每个月的平均每日收益。最终结果将打印出每月平均收益。...Microsoft 股票 252 天每日收益之间的滚动相关性来分析财务数据。
不管是什么任务中，预测家庭能源消耗、预测消费情况等等，节假日都是一个需要注意的特征，因为放假了就会消耗更多的能源，产生更多的消费购物。...不过需要注意的是：欧美国家的一些节假日和中国不一样，所以需要看一下欧美的法定节假日日期以及周末的放假日期。 【分离时间戳产生更多特征？】...进一步的，可以对小时数据进行数据探索分析，看看是否存在白天黑夜的不同导致的对预测结果的影响？对day和month进行分析，看看是否存在节假日对预测结果的影响。...环比和同比一般都是比率，我们可以再构建这个环比的梯度，类似二阶差分。 卡尔曼滤波器 在百度搜索“时间序列 滤波”等关键词的时候，会发现有下面的内容： ? ? ?...使用kalman滤波器好像可以作为时间序列的一种特征工程。 其实是这样的，在处理一些微观数据的时候，有的时候观测仪器会存在测量误差，这个时候我们可以使用卡尔曼滤波器来进行一定的矫正。
概述 在实际任务调度中，我们不可能一成不变地按照某个周期性的调度规则运行任务，必须考虑到实现生活中日历上特定日期。...每个DailyCalendar仅允许指定单个时间范围，并且该时间范围可能不会跨越每日边界（即，您不能指定从上午8点至凌晨5点的时间范围）。...排除月份中的指定数天，例如，可用于排除每月的最后一天 WeeklyCalendar org.quartz.impl.calendar.WeeklyCalendar 排除星期中的任意周几，例如，可用于排除周末...schedule调度器 ---- javaWeeklyCalendar 星期日历，可以定义在一个星期当中的星期几几几 是不触发的日期，例如你可以定义么每个周末（星期天）触发器不触发，你也可以定义一周当中的任何一天或是几天...但是系统的需求往往是复杂多变的，假设有这样一种情况，需要一个触发器在 每周一到周五，早8点-晚晚5点 每隔1小时执行，那么该如何使用日历呢？
时间序列数据在许多不同的行业中都非常重要。它在研究、金融行业、制药、社交媒体、网络服务等领域尤为重要。对时间序列数据的分析也变得越来越重要。在分析中有什么比一些好的可视化效果更好呢?...在大多数情况下，日期是以字符串格式存储的，而字符串格式不是用于时间序列数据分析的正确格式。如果采用DatetimeIndex格式，则将其作为时间序列数据进行处理将非常有帮助。 我们先从基本开始。...如果我不指定时间，它将转移数据一天默认。这意味着你将获得前一天的数据。在像这样的财务数据中，把前一天的数据和今天的数据放在一起是很有帮助的。...热点图 热点图通常是一种随处使用的常见数据可视化类型。在时间序列数据中，热点图也是非常有用的。 但是在深入研究热点图之前，我们需要开发一个日历来表示我们数据集的年和月数据。让我们看一个例子。...总结 如果你能运行上面所有的代码，恭喜你!今天，您已经学习了足够多的时间序列数据可视化。正如我在开始时提到的，有很多很酷的可视化技术可用。
有些场景会针对工作日或者节假日的数据进行汇总分析，或者对每月第几个工作日平移筛选数据，按工作日计算时间进度，又或者按照每月第几个工作日动态切换日期表中当月的标记等。...解决方案每个组织的假期安排不尽相同，因此用统一的假期标记日期表不合适，每个组织要有自己维护的一份假期表，然后用假期表合并查询到日期表中，在日期表中生成节假日、节假日类型、是否工作日、每月第几个工作日、年月按第几个工作日标记当前月...在Excel中把全年的年月日填写上，利用DayofWeek（=WEEKDAY(C579,2)）把周末标记出来，然后对比国家或组织的假期日历，标记工作日的假期和删除调休上班的周末，得到一份假期表。...点击菜单栏主页下的新建源，选择空查询，输入代码，生成一个随刷新变化的当天日期。然后在日期表中，新建自定义列，输入代码，生成按照每月第6个工作日动态标记当前月的年月列。...STEP 6 点击菜单栏添加列下的自定义列，输入代码，生成工作日序号列Workday_Order，用于工作日的平移、计算工作日间隔等。
传统的时间序列预测方法，例如ARIMA（autoregressive integrated moving average）模型，在R与Python中都有实现。...当问题反馈给分析师后，分析师考虑是否进一步调整和构建模型。 2.2适用场景 前文提到，不同时间序列预测问题的解决方案也各有不用。...其中g(t)表示增长函数，用来拟合时间序列中预测值的非周期性变化；s(t)用来表示周期性变化，比如说每周，每年中的季节等；h(t)表示时间序列中那些潜在的具有非固定周期的节假日对预测值造成的影响。...例如按天统计的数据，想要预测未来一年时间内的情况，则需填写365。 mcmc_samples：mcmc采样，用于获得预测未来的不确定性。...在评估结果时，我们将蓝色曲线的预测值视作主预测值，上、下边界的预测值作为参考。除此之外，浅蓝色区域还可以很好的用于模型评估，例如对于下面这个图： ?
本文完整示例代码及文件已上传至我的Github仓库https://github.com/CNFeffery/PythonPracticalSkills 这是我的系列文章「Python实用秘技」...在很多场景下，我们需要获知国内具体的节假日安排情况，而国内每一年具体的放假安排以及调休情况，都依赖于国务院发布的具体公告，如果不想自己手动整理相关数据的话，可以基于开源项目holiday-cn（项目地址...：https://github.com/NateScarlet/holiday-cn）来获取最新实时的国内放假安排： holiday-cn是在Github上持续维护的项目，其通过每日自动抓取国务院公告...，来解析出每年的国内法定节假日数据，并通过Github以及一些常见的CDN源提供直接可用的JSON格式数据，在Python中，我们就可以针对其中国内访问起来较为稳定的fastly.jsdelivr源获取最新数据...days键值对中： 其中isOffDay字段表示对应日期是否为休息日，用于标识受对应节假日调休影响而需要上班的苦逼周末日，基于此，我们就可以快捷进行某个日期是否为法定节假休息日的判断，譬如基于pandas
|在时间序列异常检测场景中，“节假日效应”是一个让很多人头疼的问题。...；下文主要是在腾讯业务的代码实践篇，在现有metis智能检测的基础上，加入节假日效应的解决方案。...背景介绍： 在时间序列异常检测场景中，“节假日效应”是一个让很多人头疼的问题。所谓节假日效应，就是指在节假日期间，甚至前后一俩天，它的时间序列的走势和平常的时间序列走势有着很明显的区别。...该论文结合日期，对时间序列中的工作日（work days），休息日（off days），节假日（festival），和商务活动（business activities）做了区分。...在本文使用的数据中，时间序列的长度较长，一般来说都是好几个月到半年不等，甚至更长的时间。
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