如果你也在 怎样代写时间序列分析代写Time Series Analysis这个学科遇到相关的难题，请随时右上角联系我们的24/7代写客服。时间序列分析代写Time Series Analysis在数学中，是按时间顺序索引（或列出或绘制）的一系列数据点。最常见的是，一个时间序列是在连续的等距的时间点上的一个序列。因此，它是一个离散时间数据的序列。时间序列的例子是海洋潮汐的高度、太阳黑子的数量和道琼斯工业平均指数的每日收盘值。
时间序列分析代写Time Series Analysis包括分析时间序列数据的方法，以提取有意义的统计数据和数据的其他特征。时间序列预测是使用一个模型来预测基于先前观察到的值的未来值。虽然经常采用回归分析的方式来测试一个或多个不同时间序列之间的关系，但这种类型的分析通常不被称为 “时间序列分析”，它特别指的是单一序列中不同时间点之间的关系。中断的时间序列分析是用来检测一个时间序列从之前到之后的演变变化，这种变化可能会影响基础变量。
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数学代写|时间序列分析代写Time Series Analysis代考|Live Data Versus Stored Data
When thinking about what storage options are desirable for your data, it’s key to understand your data’s lifecycle. The more realistic you can be about your actual use cases for data, the less data you will need to save and the less time you will need to worry about finding the optimal storage system because you won’t quickly size up to an intractable amount of data. Often organizations over-record events of interest and are afraid to lose their data stores, but having more data stored in an intractable form is far less useful than having aggregated data stored at meaningful timescales.
For short-lived data, such as performance data that will be looked at only to ensure nothing is going wrong, it’s possible you may never need to store the data in the form in which it’s collected, at least not for very long. This is most important for eventdriven data, where no single event is important and instead aggregate statistics are the values of interest.
Suppose you are running a web server that records and reports to you the amount of time it took every single mobile device to fully load a given web page. The resulting irregularly spaced time series might look something like Table 5-1.
数学代写|时间序列分析代写Time Series Analysis代考|Database Solutions
For almost any data analyst or data engineer, a database is an intuitive and familiar solution to the question of how to store data. As with relational data, a database will often be a good storage choice for time series data. This is particularly true if you want an out-of-the-box solution with any of these classic database characteristics:
- A storage system that can scale up to multiple servers
- A low-latency read/write system
- Functions already in place for computing commonly used metrics (such as computing the mean in a group-by query, where the group-by can apply to time metrics)
- Troubleshooting and monitoring tools that can be used to tune system performance and analyze bottlenecks
These are good reasons among many to opt for a database rather than a filesystem, and you should always consider a database solution for data storage, particularly when working with a new data set. A database, particularly a NoSQL database, can help you preserve flexibility. Also, a database will get your project up and running sooner than if you are going to work with individual files because much of the boilerplate you will need is already in place. Even if you ultimately decide on a file storage solution (and most people won’t), working with a database first can help you determine how to structure your own files when your new data processes mature.
In the remainder of this section, we will cover the respective advantages of SQL and NoSQL databases for time series and then discuss currently popular database options for time series applications.
The good news is that time series graphs appear to be the fastest growth category of database at this time, so you can expect to see more and even better options for time series database solutions in the future.
数学代写|时间序列分析代写TIME SERIES ANALYSIS代考|SQL Versus NoSQL
SQL versus NoSQL is just as lively a debate in the time series database community as it is more widely. Many expert database administrators insist that SQL is the only way to go and that there is no data in any shape that cannot be well described by a good set of relational tables. Nonetheless, in practice there is often a drop in performance when organizations try to scale SQL solutions to accommodate large amounts of time series data, and for this reason it’s always worth considering a NoSQL solution as well, particularly if you are seeking an open-ended solution that can scale to accommodate cases where time series data collection begins with no finite time horizon in sight.
While both SQL and NoSQL solutions can be good for time series data, we first motivate our discussion of the difficulties of applying database logic to time series data by exploring how time series data differs from the kind of data for which SQL databases were developed.
时间序列分析代写
数学代写|时间序列分析代写TIME SERIES ANALYSIS代考|LIVE DATA VERSUS STORED DATA
在考虑您的数据需要哪些存储选项时，了解数据的生命周期至关重要。您对数据的实际使用案例越现实，您需要保存的数据就越少，您需要担心找到最佳存储系统的时间就越少，因为您不会快速调整到难以处理的数量数据。通常组织会过度记录感兴趣的事件并且害怕丢失他们的数据存储，但是以难以处理的形式存储更多数据远不如将聚合数据存储在有意义的时间尺度上有用。
对于短期数据，例如性能数据，这些数据只会被查看以确保没有任何问题，您可能永远不需要以收集数据的形式存储数据，至少不需要很长时间。这对于事件驱动的数据最为重要，其中没有单个事件是重要的，而是聚合统计数据是感兴趣的值。
假设您正在运行一个 Web 服务器，该服务器记录并向您报告每台移动设备完全加载给定网页所花费的时间。生成的不规则间隔时间序列可能类似于表 5-1。
数学代写|时间序列分析代写TIME SERIES ANALYSIS代考|DATABASE SOLUTIONS
对于几乎所有数据分析师或数据工程师来说，数据库是解决如何存储数据问题的直观且熟悉的解决方案。与关系数据一样，数据库通常是时间序列数据的良好存储选择。如果您想要一个具有以下任何经典数据库特征的开箱即用解决方案，则尤其如此：
- 可以扩展到多台服务器的存储系统
- 低延迟读/写系统
- 用于计算常用指标的功能已经到位s在CH一种sC这米p在吨一世nG吨H和米和一种n一世n一种Gr这在p−b是q在和r是,在H和r和吨H和Gr这在p−b是C一种n一种ppl是吨这吨一世米和米和吨r一世Cs
- 可用于调整系统性能和分析瓶颈的故障排除和监控工具
这些是许多人选择数据库而不是文件系统的充分理由，您应该始终考虑使用数据库解决方案来存储数据，尤其是在处理新数据集时。数据库，尤其是 NoSQL 数据库，可以帮助您保持灵活性。此外，与使用单个文件相比，数据库将使您的项目更快地启动和运行，因为您需要的大部分样板文件已经到位。即使您最终决定采用文件存储解决方案一种nd米这s吨p和这pl和在这n′吨，首先使用数据库可以帮助您确定当您的新数据处理成熟时如何构建您自己的文件。
在本节的其余部分，我们将介绍 SQL 和 NoSQL 数据库在时间序列方面的各自优势，然后讨论当前流行的时间序列应用程序数据库选项。
好消息是时间序列图似乎是目前增长最快的数据库类别，因此您可以期待在未来看到更多甚至更好的时间序列数据库解决方案选项。
数学代写|时间序列分析代写TIME SERIES ANALYSIS代考|SQL VERSUS NOSQL
SQL 与 NoSQL 在时间序列数据库社区中的争论与更广泛的争论一样激烈。许多专业的数据库管理员坚持认为 SQL 是唯一的出路，没有任何形式的数据不能用一组好的关系表很好地描述。尽管如此，在实践中，当组织尝试扩展 SQL 解决方案以适应大量时间序列数据时，性能通常会下降，因此，始终值得考虑使用 NoSQL 解决方案，特别是如果您正在寻求开放式解决方案该解决方案可以扩展以适应时间序列数据收集开始时没有有限时间范围的情况。
虽然 SQL 和 NoSQL 解决方案都适用于时间序列数据，但我们首先通过探索时间序列数据与开发 SQL 数据库的数据类型的不同来激发我们对将数据库逻辑应用于时间序列数据的困难的讨论。
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电磁学代考
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光学代考
光学（Optics），是物理学的分支，主要是研究光的现象、性质与应用，包括光与物质之间的相互作用、光学仪器的制作。光学通常研究红外线、紫外线及可见光的物理行为。因为光是电磁波，其它形式的电磁辐射，例如X射线、微波、电磁辐射及无线电波等等也具有类似光的特性。
大多数常见的光学现象都可以用经典电动力学理论来说明。但是，通常这全套理论很难实际应用，必需先假定简单模型。几何光学的模型最为容易使用。
相对论代考
上至高压线，下至发电机，只要用到电的地方就有相对论效应存在！相对论是关于时空和引力的理论，主要由爱因斯坦创立，相对论的提出给物理学带来了革命性的变化，被誉为现代物理性最伟大的基础理论。
流体力学代考
流体力学是力学的一个分支。 主要研究在各种力的作用下流体本身的状态，以及流体和固体壁面、流体和流体之间、流体与其他运动形态之间的相互作用的力学分支。
随机过程代写
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，其取值随着偶然因素的影响而改变。 例如，某商店在从时间t0到时间tK这段时间内接待顾客的人数，就是依赖于时间t的一组随机变量，即随机过程
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。
