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小编:序列定义为特定时间间隔(通常是一个时间间隔)上的数据点序列。系列的例子有大气中二氧化碳的平均水平、股票市场的每日收盘值和每日降水量水平。 时间序列分析是分析时间序

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序列定义为特定时间间隔(通常是一个时间间隔)上的数据点序列。系列的例子有大气中二氧化碳的平均水平、股票市场的每日收盘值和每日降水量水平。

时间序列分析是分析时间序列数据以提取有意义信息的实践。几乎每个组织都可以从获取这些信息中获益,以便更好地理解现实:从努力更好地支持决策的金融应用程序,到希望更好地预测服务需求的重工业公司,再到希望通过描述典型季节性行为来改进的零售组织由于SPS09的许多新特性,saphana引入了许多功能强大的系列分析SQL函数。本文将介绍和解释这些函数,并对它们的适用性给出一般性建议。

从SAP HANA SPS09开始,CREATE TABLE语句得到了增强,以支持新的SERIES子句。此子句表示表将包含序列数据。系列表与任何其他表类似,但具有附加属性。这些允许更有效的存储,并特别利用了SAP HANA的柱状特性。

中值是众所周知的,不需要进一步解释。在SAP HANA中,计算中值时会消除空值,返回中间值(元素数为偶数时两个中间值的平均值)。

使用CORR函数时,SAP HANA将计算两个变量之间的皮尔逊产品动量相关系数(通常简称为相关系数,湖北云服务器,或r)。输出值介于–1和1之间。

负相关表示一个变量增加,另一个变量减少。这方面的一个例子是疫苗接种与疾病之间的相关性:随着为某一特定疾病接种疫苗的人数越多,该疾病发生的次数就越少。

同样,正相关意味着一个变量的增加也会增加另一个变量。例如,考虑吸烟与肺部疾病之间的关系。

无相关性意味着一个变量的增加不会对另一个变量产生可靠的影响,云服务器注册,而且元素实际上只是随机分布。

有时,两个变量明显相关-只是不是图中的一条线。

对于这些变量在这种情况下,我们感兴趣的是根据一个系列中数据点的排名与另一个系列中数据点的排名之间的关系来衡量相关性。

这是通过Spearman的Rho相关性来衡量的,这在SAP HANA中得到了CORR\u Spearman函数的支持。考虑到上面的图表,CORR值是0.88,表示一个很强的相关性,但不是完美的(一条线不是完美的拟合)。然而,柯尔斯皮尔曼值是一个完美的1,因为每个连续的值在x轴和y轴上的排名都是相同的。

统计分析中的一个常见问题是异常值的存在。异常值是不符合数据总体趋势的数据点。异常值的出现有多种原因,它们会对计算出的相关性产生重大影响。Spearman相关性本质上受异常值影响较小。

在分析变量之间的相关性时,云服务器商,需要注意的是,该值并不表示相关性的强度,仅表示其方向值。要知道测量的相关系数有多强,还需要考虑样本量(样本量越大,我们越能信任计算出的相关性)。这就是我们所知道的它的意义。另一种表达方式是意义越强,相关性偶然发生的可能性越小。

这是一个基于样本量的度量,必须进行计算才能得出有意义的结论。

如果计算出计算出的相关性偶然发生的可能性小于二十分之一(5%),则认为结果是显著的。如果不到百分之一的几率(1%),那么这个发现就被认为是非常重要的。目前,SAP HANA analytic series SQL函数不会自动计算重要性。

SPS09是SAP HANA的第一个版本,支持SQL级别的分析序列函数。随着时间的推移,我们可以期望更多对附加功能的支持,例如对显著性计算的直接支持和其他度量,例如Kendall的Tau相关-一种不同的相关度量,它对许多但较小的秩差异更敏感。肯德尔的Tau是一个更好的衡量标准,当我们正在寻找衡量整体一致性,但不太关心一个或两个主要差异。相比之下,Spearman的Rho对单一的、大的变化非常敏感。

可以在R语言中找到对系列分析的完全支持,SAP HANA也支持该语言。然而,云im,为了充分利用内存分析的极快速度,我们需要使用本文中描述的本机SQL函数。

随着SAP HANA平台的不断发展,阿里分销,我将用有关lightning fast系列分析新功能的信息更新此博客!

文章来源:www.vmchk.com

 
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