回看我之前的文章,涉及到的内容很多,比如统计学、计算机视觉、数据处理、数据可视化、编程自动化、多进程并行等等。但是我的历史文章,很少聚焦在什么一个特定问题上,或者聚焦在一个特定的学科范围内。
因为我感觉很多东西别人都做了,我想做一些不一样的,比如之前做了很多关于R语言的文章,但是写的都是非常浅;很多时候也都是去介绍非常牛逼的包。这就导致和别的公众号拉不开距离。因为别的公众号也可以写介绍牛逼包的文章。所以后来就放弃。
我重新看了看我的公众号粉丝的用户画像,很多都是因为之前的【时间序列】和【R语言】和【可视化】关注我的。可是这3个类目都是局限于R语言上面,这就导致相对于python用户群体来说,R用户群体还是有点小。
因此我决定要做时间序列和python的结合,详细、全面的介绍如何使用python做时间序列,如何使用python将时间序列落地。
将网络上的python时间序列重新整理,将【时间序列分析及其应用(第四版)】中的R部分替换成python,并且重新规划内容,达到一个python和时间序列有机结合的程度。
我做的python与时间序列的系列文章的优势是什么:
做过计量统计的同学肯定都经历过找数据的痛苦,而且有时候学习兴趣往往被找数据这个事情给冲淡。
那么我这里保证数据有出处,数据全部都聚合到一个文件夹中,方便大家查找。
并且数据完全公开免费,数据全部整理为txt、excel等文件格式,保证大家可以用得了,并且保证大家在国内也都用的了。
代码倒是不用说了,我这里写的python和R代码行数也都超过数十万行了。用python和R处理过非常大、非常复杂的数据,这部分基本上不是难题。
另外有的时候代码风格千奇百怪,让人摸不着头脑,因此我会讲我的代码都封装好,保证每一个人用起来都没问题。
另外代码也都是免费、公开分享给每一位用户。
- 时间序列的数据处理;
- 时间序列的可视化;
- 时间序列的模型介绍及其python实现;
- 网络的时间序列的文章整理翻译等;
- python做时间序列的时候踩到的坑。
数据和代码内容,我会全部都放在【gitee】上,因为gitee相对于GitHub对中国用户来说,访问更加的便利。 链接为:https://gitee.com/yuanzhoulvpi/time_series
之前这个仓库都是放在我的gitee上的,想着中国好朋友可以访问方便一点,没想着在2022-05-17日发现,gitee竟然私自把 我的仓库搞成“当前仓库 Web 页面仅限仓库成员可访问” 我也是无语!!!!!
这样的肚量的企业有什么资格扛起中国开源的大旗,有什么资格和github做比较,垃圾至极!!!!
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