Datastream时间序列数据的时间长度
flink datageneratorsource 示例
flink datageneratorsource示例Flink DataGeneratorSource是一个用于生成数据的源。
它可以生成各种类型的数据，包括：●随机数据●序列数据●时间序列数据以下是DataGeneratorSource的示例：import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStream;importorg.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironmen;importorg.apache.flink.streaming.api.functions.source.DataGeneratorSource;public class DataGeneratorSourceExample{public static void main(String args)throws Exception{StreamExecutionEnvironmentenv=StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment;生成随机数据DataStream<Integer>randomData=env.addSource(new DataGeneratorSource(1));生成序列数据DataStream<Long>sequenceData=env.addSource(new DataGeneratorSource(100,0,1000,false));生成时间序列数据DataStream<Double>timeSeriesData=env.addSource(new DataGeneratorSource(100,0,1000,true));打印数据randomData.print;sequenceData.print;timeSeriesData.print;env.execute;}}上述示例生成了三条数据流：●randomData流生成随机数据，每条数据的值范围为0到100。
python中timeseriesgenerator参数
python中timeseriesgenerator参数当我们使用Python语言来进行时间序列的预处理和分析时，会经常用到一个非常重要的工具——TimeSeriesGenerator。
这个工具可以帮助我们对时间序列进行切片，使得我们可以更方便地进行多步预测等操作。
本文就将围绕TimeSeriesGenerator的相关参数展开，详细介绍它们的作用及如何使用。
1. length参数：表示每个时间序列样本的长度。
我们可以通过该参数来调整每个样本的长度来达到我们所需的长度。
2. stride参数：表示生成的时间序列样本的步长。
比如我们有一个长度为24小时的时间序列，当我们将stride设置为12小时时，就会每隔12小时生成一个样本。
3. start_index参数：表示在时间序列中从哪个位置开始截取。
比如我们有一个长度为24小时的时间序列，当我们将start_index设置为6时，就会从该时间序列的第6个时间步开始生成样本。
4. end_index参数：表示在时间序列中截取时间序列的长度。
比如我们有一个长度为24小时的时间序列，当我们将end_index设置为12时，就会截取长度为12小时的样本。
5. shuffle参数：表示是否要打乱样本的顺序。
当我们的数据集样本不平衡时，我们可能需要使用shuffle参数来生成更完整的样本集。
6. batch_size参数：表示生成的批次大小。
比如我们有1000个时间序列，当我们将batch_size设置为32时，就会按照每批32个样本生成1000/32=31批次。
综上所述，TimeSeriesGenerator是一个非常强大的工具，它可以帮助我们更好地处理时间序列数据集。
不过，我们在使用TimeSeriesGenerator 时还需要注意以下几点：1. 检查输入数据集的维度是否正确，如果有多个时间序列，需要增加一维。
2. 确保时间序列数据集的时间步是一致的。
3. 选择合适的参数和模型来进行训练。
多要素生产率实证分析修订稿
多要素生产率实证分析 WEIHUA system office room 【WEIHUA 16H-WEIHUA WEIHUA8Q8-上市公司多要素生产率实证分析李连发（中国国际金融有限公司，北京，100004）摘要：多要素生产率是衡量经济活动过程中投入产出效率的一个重要指标，与企业的盈利能力密切相关。
本文考察我国上市公司投入产出及其相关变量的面板数据，从微观层面上描述上市公司多要素生产率自1995年以来的变化情况及其特征。
关键词：上市公司；多要素生产率；经济增长；面板数据作者简介：李连发，中国国际金融有限公司经济学家。
中图分类号：文献标识码：A引言企业产出需要多种要素投入。
相对于单单考虑劳动要素的劳动生产率而言，多要素生产率考虑包括劳动要素在内的多种要素。
它是衡量企业经济活动过程中投入产出效率的一个重要指标，与企业的盈利能力密切相关。
假设其他条件不变，多要素生产率越高，企业的盈利能力越强。
目前我国的产品市场竞争加剧，企业盈利空间受到挤压，提高生产率是企业面对竞争的主要手段之一。
不仅如此，多要素生产率的提升对宏观经济增长具有十分重要的意义。
经典经济增长理论将多要素生产率与技术进步和要素资源优化配置等相联系，并认为脱离了生产率的提高单靠增加投入的经济增长模式不可持续。
上市公司是一个重要的企业群体，这些公司在制度建设和治理方式上都与证券市场密切相关。
上市公司所公布的投入和产出数据为分析多要素生产率提供了最有利条件，因为目前更全面的企业微观数据还难以获取。
本文构建了一个上市公司投入产出及其相关变量的面板数据，分析了上市公司多要素生产率自1995年以来的变化轨迹及其相关特征。
与绝大部分考察多要素生产率的实证分析采用宏观数据不同，本文基于微观企业数据。
微观数据所特有的丰富差异性为从多种角度分析要素生产率提供了方便。
研究设计上市公司可用数据的时间跨度从1995年到2004年，这10年是我国经济经受了多种内外部冲击的考验并保持稳健发展的时期。
python将样本时间片段长度同步的方法
标题：Python中如何实现样本时间片段长度同步的方法一、介绍在进行时间序列分析时，常常会遇到样本时间片段长度不同的情况。
为了能够对数据进行更准确的比较和分析，我们需要对样本的时间片段长度进行同步处理。
而在Python中，有许多方法可以实现样本时间片段长度同步，本文将为大家介绍几种常用的方法。
二、方法一：使用重采样(resampling)方法重采样是一种常见的处理时间序列数据的方法，通过对时间序列数据进行重新取样，使得不同的时间序列之间的时间片段长度能够同步。
在Python中，可以使用pandas库中的resample函数来实现重采样的操作。
具体步骤如下：1. 将时间序列数据导入到pandas的DataFrame中。
2. 使用resample函数对时间序列数据进行重采样，指定重采样的频率（例如：每天、每周、每月等）和插值方法（例如：取平均值、求和等）。
3. 对重采样后的数据进行处理，使得不同时间序列的时间片段长度同步。
三、方法二：使用插值(interpolation)方法插值是一种常用的数值分析方法，通过已知数据点的取值来估计其他位置处的取值。
在处理时间序列数据时，可以使用插值方法来对不同时间序列的时间片段长度进行同步。
在Python中，可以使用scipy库中的interpolate模块来实现插值的操作。
具体步骤如下：1. 将时间序列数据导入到pandas的DataFrame中。
2. 使用scipy库中的interpolate模块中的插值函数对时间序列数据进行插值处理，使得不同时间序列的时间片段长度同步。
3. 对插值后的数据进行处理，使得时间序列数据能够进行更准确的比较和分析。
四、方法三：使用时间对齐(time alignment)方法时间对齐是一种常见的处理时间序列数据的方法，通过调整时间序列数据的时间索引，使得不同时间序列的时间片段长度能够同步。
在Python中，可以使用pandas库中的align函数来实现时间对齐的操作。
Datastream产品介绍
Datastream产品介绍
Datastream是Refinitiv路孚特（原汤森路透旗下处理金融与风险业务板块；路孚特只为B2B公司提供金融类和非金融类的付费数字分析软件终端）旗下的跨品种的全球经济、金融深度历史数据库。
资产类别覆盖包括：股票，债券，大宗商品，利率，汇率，衍生品，宏观经济等。
主要服务对象有学术研究人员、股票分析师、经济学家/策略/宏观分析师、基金经理、投行/企业金融分析师、金融媒体、外汇交易员/分析师等。
Datastream现有图表功能具有灵活的作图功能，且数据分析可视化，可以高效的进行批量的数据自动更新，兼容各种MS Office 插件(Excel、Word、PPT)，使用方便。
Datastream数据每日更新，主要市场历史数据始于1973年。
指数分国家，区域和行业三个维度，覆盖53个国家，32个区域，170个行业分类。
针对各行业指数，提供10多种财务指标（如ROE, Net Profit, EBIT等）以及10多种盈利预测指标（如行业动态市盈率）。
Datastream的细节优势体现不仅仅体现在长时间序列数据可以覆盖不同经济周期，有助于深度研究，Datastream覆盖全球上市公司数据，他们会使用上市公司的交易数据，财务数据以及I/B/E/S盈利预测数据进行基本面研究，此外，还有全球宏观经济短期和中长期的预测数据，可以对宏观经济进行深入的研究等。
使用MySQL技术进行时间序列数据存储和查询的最佳方案
使用MySQL技术进行时间序列数据存储和查询的最佳方案随着大数据时代的到来，时间序列数据的存储和查询成为了许多企业和组织所面临的重要挑战。
时间序列数据常常具有非常大的规模和高速的生成速度，因此选择适合的存储和查询方案显得尤为重要。
本文将介绍使用MySQL技术进行时间序列数据存储和查询的最佳方案。
1. 介绍时间序列数据时间序列数据是指按照时间顺序排列的数据，如股票交易数据、气象数据等。
时间序列数据的特点是具有时间维度，并且通常有大量的数据点。
在存储和查询时间序列数据时，我们需要考虑以下几个因素：- 存储容量：由于时间序列数据通常规模巨大，所以存储容量是一个重要的考虑因素。
- 写入性能：时间序列数据的生成速度很快，因此对写入性能的要求较高。
- 查询性能：时间序列数据的查询通常是按照时间范围进行的，因此对查询性能的要求也很高。
2. MySQL技术简介MySQL是一种常用的关系型数据库管理系统，它以其高性能和可靠性被广泛应用于各种应用场景。
MySQL支持使用多种存储引擎，其中InnoDB是MySQL的默认存储引擎，而MyISAM是另一个常用的存储引擎。
在存储和查询时间序列数据时，我们可以选择使用InnoDB或者MyISAM作为存储引擎。
下面将介绍使用这两种存储引擎的最佳方案。
3. 使用InnoDB存储时间序列数据InnoDB是MySQL的默认存储引擎，它支持事务和行级锁等特性。
由于时间序列数据通常具有大量的数据点，因此使用InnoDB来存储时间序列数据是一个不错的选择。
在使用InnoDB存储时间序列数据时，我们可以将每个时间点的数据存储为一行记录。
每条记录可以包含时间戳和其他与时间序列相关的数据字段。
通过使用索引，我们可以快速查询指定时间范围内的数据。
此外，为了进一步提高查询性能，我们还可以考虑使用分区表来存储时间序列数据。
通过将数据按照时间范围进行分区，我们可以将查询限定在特定的分区，从而加速查询速度。
时间序列数据
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分类
时间序列数据可分为平稳过程、去趋势平稳过程以及差分平稳过程等等很多种类。
缺点
时间序列数据的缺陷是无法对与时间相关的变量进行控制。
聚类
聚类是将无标签的数据成若干组，使得组内数据的相似度最大，组间数据的相似度最小。聚类方法分为五种： 划分聚类、层次聚类、基于密度的聚类、基于格的聚类和基于模型的聚类。
时间序列数据
不同时间点上收集到的数据
01 简介
03 分类 05 聚类
间序列数据（time series data）是在不同时间上收集到的数据，用于所描述现象随时间变化的情况。这 类数据反映了某一事物、现象等随时间的变化状态或程度。
简介
很多计量经济学的模型也用到了时间序列数据。比如2000—2005年我国的国内生产总值数据就是时间序列数 据。
例子
我国国内生产总值从1949到2009的变化就是时间序列数据。时间序列数据可作季度数据、月度数据等细分， 其中很有代表性的季度时间序列模型就是因为其数据具有四季一样变化规律，虽然变化周期不尽相同，但是整体 的变化趋势都是按照周期变化的。
时间序列是统计学专业课程之一。对时间序列的研究一般要建立在一定的计量经济学基础上，计量经济学已 有涉及时间序列模型。
MySQL日期数据类型、时间类型使用总结电脑资料
MySQL日期数据类型、时间类型使用总结电脑资料MySQL 日期类型：日期格式、所占存储空间、日期范围比拟，日期类型存储空间日期格式日期范围------------ --------- --------------------- -----------------------------------------datetime 8 bytes YYYY-MM-DD HH:MM:SS 1000-01-01 00:00:00 ~ 9999-12-31 23:59:59timestamp 4 bytes YYYY-MM-DD HH:MM:SS 1970-01-01 00:00:01 ~ 2038date 3 bytes YYYY-MM-DD 1000-01-01 ~ 9999-12-31year 1 bytes YYYY 1901 ~ 2155在 MySQL 中创立表时，对照上面的表格，很容易就能选择到适宜自己的数据类型。
不过到底是选择 datetime 还是 timestamp，可能会有点犯难。
这两个日期时间类型各有优点：datetime 的日期范围比拟大；timestamp 所占存储空间比拟小，只是 datetime 的一半。
另外，timestamp 类型的列还有个特性：默认情况下，在 insert, update 数据时，timestamp 列会自动以当前时间（CURRENTTIMESTAMP）填充/更新。
“自动”的意思就是，你不去管它，MySQL 会替你去处理。
建表的代码为:create table t8 (`id1` timestamp NOT NULL default CURRENTTIMESTAMP,`id2` datetime default NULL);一般情况下，我倾向于使用 datetime 日期类型。
两者之间的比拟:1. timestamp容易所支持的范围比timedate要小。
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Datastream图表库: idea generation 工具
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数据下载Tips:
1. 不要用time series request下载静态数据，如用 time series request 下载公司名称
2. 填写下载时间点或者时间段时，如填入的格式为具 体日期，如2016年12月31日，填入的年月日格式 请与电脑的格式一致
方法一：进一步筛选结果，结果数量小于4000时，会出现Excel图标，点击图标打开 文件，选取代码建立列表，可批量提取。若结果大于4000，需要将搜索分拆
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如何批量选取金融工具？
方法二：Category中选 择constituent lists分类
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如何批量选取金融工具？
使用左侧条件缩 小搜索范围或者 输入关键字检索
DATASTREAM For Office
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一 Datastream产品简介 二 Datastream数据下载和常用工具 三 Datastream亮点数据 • IBES盈利预测 • 行业数据：全球行业指数及其财务/预测指标 • 全球宏观数据库翘楚 四 如何获得更多帮助
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100
600 90
500 Comparison World Oil& Gas EBITDA with Oil Price
80
shows a very high correlation, with the Oil Price
leading the trend by 2 quarters.
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400
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如何从搜索结果建立list
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搜索页面结果的全选只能选取当前页，需要翻页
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Datastream时间序列数据的时间长度
个股数据最早始于1964年
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Datastream’s 数据覆盖
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Datastream覆盖的资产类别以及时间序列数量 点击Explore 或 Choose a single category
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使用一个Excel表格管理所有的下载数据，下载数据无须点击 static/time series request,直接用excel行编辑
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Request table实例
THOMSON REUTERS MARKETS ACADEMY 周橙 Stephanie.zhou@
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DATASTREAM : 数据下载和常用工具
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3. 在选择数据字段时,请优先选择key datatype分类下 的字段
4. 下载财务数据时，请注意数据是年报数据还是中期 报数据，年报数据频率用Annual, 中期报数据频率 用quarterly
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Datatype搜索当中的key datatype
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财务数据的频率
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