拓端(tecdat.cn)分享最in的大数据资讯，提供“一站式”的数据分析学习和咨询体验，让我们一起做有态度的数据人。 做新能源汽车市场分析时，你是不是也遇到过这样的问题：用ARIMA预测总抓不住销量的突发波动，换LSTM又容易忽略长期增长趋势？单一模型总在 ...

2025年6月，美国三维基因组学平台企业Arima Genomics宣布完成由Illumina Ventures领投的2200万美元的C轮融资。本轮融资包括基因组学先驱John Stuelpnagel和Mostafa Ronaghi博士，以及现有投资方Co-Win Ventures和Berkeley Catalyst Fund的参与。此轮融资所得将主要用于推出“专注临床检测 ...

IBM watsonx™ Code Assistant for Z 是一款基于AI的编码助手，旨在加快大型主机应用的应用生命周期，利用生成式 AI 和自动化功能推动现代化技术的发展。 今年早些时候，IBM watsonx Code Assistant for Z 在 Visual Studio Code (VS Code) 中为其生成式 AI 和自动化功能提供了统一的 ...

虽然中国股票市场日益完善,但还不完全是弱有效市场,因此中国股票市场存在比较明显的通过技术分析达到的套利机会。 根据基金净值的要求，运用多种模型分析实现股票走势的预测。 数据源准备 本次数据来源于天天基金网南方恒生中国企业ETF版面，数据获取 ...

本文为澎湃号作者或机构在澎湃新闻上传并发布，仅代表该作者或机构观点，不代表澎湃新闻的观点或立场，澎湃新闻仅提供 ...

用于时间序列分析和预测的 ARIMA 模型可能很难配置。 有 3 个参数需要通过迭代试验和错误来评估诊断图和使用 40 年的启发式规则。 我们可以使用网格搜索程序自动化为 ARIMA 模型评估大量超参数的过程。 在本教程中，您将了解如何使用 Python 中的超参数网格 ...

我在Python调用statsmodels中的ARIMA().fit()时系统会出现如下告警信息。有谁知道为什么会有这些信息？这些信息是否代表建立的模型有问题？以下如何去除这些告警？谢谢了！ ValueWarning: An unsupported index was provided and will be ignored when e.g. forecasting. FutureWarning ...

雷锋网按：本文源自美国机器学习专家 Jason Brownlee 的博客，雷锋网编译。 时间序列预测，究竟需要多少历史数据？ 显然，这个问题并没有一个固定的答案，而是会根据特定的问题而改变。 在本教程中，我们将基于 Python 语言，对模型输入大小不同的历史数据 ...

对时间序列进行季节调整是经济分析的基础性工作。人民银行组织力量对季节调整基本方法进行了研究，结合调整中国特有的移动假日——春节的需要，提出了不同的处理模型，对各国较为通用的季节调整软件X-12-ARIMA进行了改造，开发出PBC版的X-12-ARIMA季节调整 ...

《PBC版X-12-ARIMA季节调整软件操作手册》为中国人民银行科研项目“PBC版时间序列X-12-ARIMA季节调整”的主要成果之一，是PBC版X-12-ARIMA季节调整软件的使用指南。 相比较原有的 X-12-ARIMA方法及软件，PBC版X-12-ARIMA季节调整软件在以下三方面进行了创新：一是 ...