Я пытаюсь понять дизайн системы для Google Trends (или любой другой такой крупномасштабной функции тренда, как Twitter). Задачи: Необходимость обработки большого количества данных для расчета тренда. Поддержка фильтрации - по времени,...

Я использую эту логику: Вычисление линии тренда MYSQL для вычисления наклона набора данных временного ряда. Но мои данные таковы (измерение выходного тока с течением времени), что «наклон» не имеет смысла, поскольку он зависит от...

Я использую наклон регрессии следующим образом для расчета крутизны (наклона) тренда. Сценарий 1. Например, я использую данные о продажах (ось X: 1, 4, 6, 8, 10, 15 ) за 6 дней (ось Y). from sklearn.linear_model import LinearRegression...

Я пытаюсь найти уравнение кривой, которое является ближайшим приближением тенденции в данных. Я пробовал с кривой подгонки, poly1d, но ни один из них не дает результатов, которые я ищу. На картинке скаттерная часть - это данные, которые у...