週期循環特徵問題
您好，我對於D27 有3個問題：
1. 【週期循環特徵】
df['day_cycle'] = df['pickup_hour']/12 + df['pickup_minute']/720 + df['pickup_second']/43200
df['day_cycle'] = df['day_cycle'].map(lambda x:math.sin(x*math.pi))
以上程式可以解釋多一些嗎？背後邏輯是什麼？
2. 承上，為什麼日週期，會需要3個時間單位（小時，分鐘，秒），而年週期，只需2個（月，日），不加入星期？
df['day_cycle'] = df['pickup_hour']/12 + df['pickup_minute']/720 + df['pickup_second']/43200
df['year_cycle'] = df['pickup_month']/6 + df['pickup_day']/180
3. 【時段特徵】
。。。時段特徵則是會統計16:05-17:04 的點擊量量。。。
意思是只有real time data 才會用到？
一般的數據，會總結昨日數據，而昨日數據就24小時，
1小時。。1小時。。為1個單位
謝謝
回答列表
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2020/03/29 下午 08:31張維元 (WeiYuan)贊同數：0不贊同數：0留言數：1
嗨，政澤，以下簡單回覆你的問題：
1. 【週期循環特徵】
=> 這邊是想要把 pickup_hour、pickup_minute、pickup_second 統一成一個欄位，因此這邊是轉成「天」的單位。
2. 承上，為什麼日週期，會需要3個時間單位（小時，分鐘，秒），而年週期，只需2個（月，日），不加入星期？
=> 日週期是以秒為單位，年週期是以天為單位。星期已經包含在日當中，因此不用額外加入。
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2020/03/30 上午 00:13張維元 (WeiYuan)贊同數：0不贊同數：0留言數：0
嗨，「週期循環特徵」你想問的是哪一行？
```
df['day_cycle'] = df['pickup_hour']/12 + df['pickup_minute']/720 + df['pickup_second']/43200
df['day_cycle'] = df['day_cycle'].map(lambda x:math.sin(x*math.pi))
```
你第一行可以理解了嗎？或是兩行都不懂？
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2020/03/30 上午 00:16張維元 (WeiYuan)贊同數：0不贊同數：0留言數：1
3. 【時段特徵】
。。。時段特徵則是會統計16:05-17:04 的點擊量量。。。
意思是只有real time data 才會用到？
一般的數據，會總結昨日數據，而昨日數據就24小時，
1小時。。1小時。。為1個單位
=> 這個要看你的數據長怎樣，不同資料的精準度還有週期是不一樣的。舉個例子，如果我們收集每天流感的統計資料，可以一天一天看是沒有意義的，但是如果一個季節一個季節看，可能會發現某些季節會有高峰。
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2020/04/03 上午 03:42張維元 (WeiYuan)贊同數：1不贊同數：0留言數：0
「我對time series的理解都是一小時一小時為單位，一個季度（3個月為單位），都是一個整數 你的例子： 。。。如果我們收集每天流感的統計資料，可以一天一天看是沒有意義的。。。 我們把單位換成1個季度就可以了，不是嗎？」
所以，如果我們原始搜集的資料是天為單位的，意義可能不明顯，所以我們會需要把單位換成1個季度。那怎麼換呢？就是利用原始天的數據，用計算的方式轉換成季的單位。
所以原文中的：df['day_cycle'] = df['pickup_hour']/12 + df['pickup_minute']/720 + df['pickup_second']/43200 => 其實就是把 pickup_hour、pickup_minute、pickup_second 轉換成天的單位。
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2020/04/03 上午 03:44張維元 (WeiYuan)贊同數：0不贊同數：0留言數：1
「講義提及的 ··· ⽉月週期與薪⽔水、繳費相關 ··· 不理解」
=> 通常如果是薪水或是繳費（電費、水費）都是一個月繳一次，如果我們用天為單位收集資料，就會發現在每個月的特定日期會有薪水入帳，會有繳費的出帳，因此我們會說這些資料是有週期性。