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データのストリームが通常の傾向を示していることを検出するアルゴリズムを探しています。

例:あなたは予約を記録しており、過去数週間、通常の浮き沈みはありますが、安定しています。しかし、突然支払いプロバイダーが機能しなくなり、数時間以内に予約が大幅に減少します。問題は、誤ったアラートを最小限に抑えることであり、解決策は長期的な減少に適応する必要があります.

この問題に対する統計的アプローチは何ですか?

そのようなアルゴリズムの名前は何ですか?

Excel ベースの予測ワークブックを SQL ストアド プロシージャに変換しています。2 つの従属 Excel テーブルの変換に問題があります。これらのテーブルは、前のローリング期間の値を使用して将来の週を計算するためです。前の週がその前の週に依存している場合などに、前の週を参照する方法がわかりません...

Dropbox のサンプル ワークブックは次のとおりです: https://www.dropbox.com/s/efeljfea9kkcjhb/SQL%20Trend%20Factor.xlsm

そして、実際のテーブル構造に似た一時テーブルを作成するコード:

何卒よろしくお願い申し上げます。このサイトで他にも多くの解決策を見つけることができました。皆様のご協力に感謝いたします。

データセット内の特定の顧客の値の傾向 (「正/負/混合」、以下の定義を参照) を識別できる関数を作成する方法を探しています。

次のトランザクション データがあります。すべての顧客は、それぞれ 3 ～ 13 のトランザクションを持っています。

次のように新しいデータフレームにデータを入力する関数をRで書きたいと思います

どこ：

Josh の傾きは正です。これは、ショッピング ポイントが追加されるたびに、すべての取引販売コストが増加し続けるためです。

Ray の勾配は負になります。これは、すべての取引の販売コストが、ショッピング ポイントが追加されるたびに減少し続けるためです。

エリックの傾きはまちまちです。なぜなら、彼の取引販売コストはすべて変動するからです...明確な傾向がない...

私はこれを自分でやろうとかなり広範囲に試みましたが、行き詰まっています..ここに私がまとめることができたいくつかの疑似コードがあります

最初に私のプロジェクトを簡単に説明しましょう。

仕事のために、各州と DC の 30 の組織に調査を送信しました。これは、5 つの質問、選択式のアンケート (A、B、および C) です。

列 A にすべての組織を含む Excel シートを設定しました。列 B の対応する状態。列 C、D、E、F、および G は、質問 1、質問 2 などです。以下に例を示します。

組織の状態 質問 1 質問 2 質問 3 質問 4 質問 5

org1 AL CACCC

org2 AZ CACAC

org3 AK AACCC

org4 TX BBBBB

org5 VA BABCC

org6 ワイ・ババブ

このデータには約 1500 行あります。すべてが記入されているわけではありませんが（全員が回答したわけではないため）

ピボット チャートに表示できるように、このデータを正規化しました。このグラフにより、どの回答の選択肢が最も人気があるかがわかります。質問番号と状態でフィルタリングすることもできます。たとえば、NV、TX、および TN の質問 4 で、どの選択肢が最も多く選ばれたかを確認できます。

私の質問は次のとおりです。このデータをフィルター処理して、(すべての質問に対して) (または質問 1 に対して) A を最も多く選択した州を尋ねる方法はありますか? つまり、状態に基づいてデータの傾向を見てください。これまでのところ、ピボット テーブルで遊ぶたびに、50 個の棒グラフ/質問が作成され、読み取ることができません。異常を見つける簡単な方法を探しています。つまり、アラバマ州を除くすべての州が質問 1 で B と答えました。

長々とすみません。これが理にかなっていることを願っています。前もって感謝します。

Python 2.7 用の Tweepy を使用するプロジェクトに取り組んでいます。実は、2014-05-01 から 2014-06-01 までの Twitter のいくつかのトレンドをまとめたいと思います。

そのために、Twitter API によって提供される trend_weekly を使用したいと考えました。残念ながら、この関数は非推奨 (API 1 に限定) であり、更新されたバージョンは存在しません。それから私はこれを試しました：

しかし、私はこのエラーがあります:

TweepError: [{u'message': u'Sorry, that page does not exist', u'code': 34}]

同時に、API 1.1 用に更新された trend_place または trend_available を呼び出すと、エラーは発生しません。しかし、私はこれらのものでやりたいことができません。

私は Python と Tweepy の初心者です。そのため、あなたの助けを求めています。この質問が既にされている場合は、ご容赦ください。

地球の傾向を判断するには、Matlab を使用して傾斜の方向を判断する必要があります。私のデータは点群です。エリア内で、そのエリアをウィンドウでセグメント化し、各ウィンドウでグラウンド ポイントを選択します。たとえば、エリア内のいくつかの地上ポイントは (XYZ) です。

これらの点を通過する面をプロットして、ここに図を描きます ここ で、傾斜の方向、つまり下から上へ... または左から右へ、または... どうすればこれを行うことができますか?

私は 2012 年に行った気候実験からの非常に短い時系列データを持っています。データは、毎日の水溶液フラックスと毎日の CO2 フラックス データで構成されています。CO2 フラックス データは 52 日間で構成され、水溶液フラックス データはわずか 7 日間の長さです。CO2 フラックス データを 1 日に数回測定していますが、毎日の平均を計算しました。

さて、これらの時系列に傾向があるかどうか知りたいです。Kendall 傾向検定または Theil-Sen 傾向推定器を使用できることがわかりました。以前、数年にわたる時系列にケンドール検定を使用しました。Theil-Sen 傾向推定器の使い方がわかりません。

データを R の ts オブジェクトに入れましたが、(関数 decompose を使用して) 分解を実行しようとすると、時系列が 2 期間未満であるというエラーが発生します。傾向データを抽出して、Mann-Kendall 検定を実行したいと思います。

これまでに取得したコードは次のとおりです。

非常に短い時系列で傾向分析を行う方法について誰か助けてもらえますか? どんなgoogle-fuも役に立たなかった。そして、ケンダルタウのサイズが何を意味するのか誰か教えてもらえますか? -1 から 1 までの範囲の値です。tau=0.5 は強い傾向ですか、それとも弱い傾向ですか?

ありがとう、ステファン