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
-
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。
如果這個回答對你有幫助請主動點選「有幫助」的按鈕,也可以追蹤我的GITHUB帳號。若還有問題的話,也歡迎繼續再追問或者把你理解的部分整理上來,我都會提供你 Review 和 Feedback 😃😃😃
-
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?
如果這個回答對你有幫助請主動點選「有幫助」的按鈕,也可以追蹤我的GITHUB帳號。若還有問題的話,也歡迎繼續再追問或者把你理解的部分整理上來,我都會提供你 Review 和 Feedback 😃😃😃
-
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。
如果這個回答對你有幫助請主動點選「有幫助」的按鈕,也可以追蹤我的GITHUB帳號。若還有問題的話,也歡迎繼續再追問或者把你理解的部分整理上來,我都會提供你 Review 和 Feedback 😃😃😃
-
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。
-
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。