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flink datageneratorsource示例Flink DataGeneratorSource是一个用于生成数据的源。
它可以生成各种类型的数据，包括：●随机数据●序列数据●时间序列数据以下是DataGeneratorSource的示例：import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStream;importorg.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironmen;importorg.apache.flink.streaming.api.functions.source.DataGeneratorSource;public class DataGeneratorSourceExample{public static void main(String args)throws Exception{StreamExecutionEnvironmentenv=StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment;生成随机数据DataStream<Integer>randomData=env.addSource(new DataGeneratorSource(1));生成序列数据DataStream<Long>sequenceData=env.addSource(new DataGeneratorSource(100,0,1000,false));生成时间序列数据DataStream<Double>timeSeriesData=env.addSource(new DataGeneratorSource(100,0,1000,true));打印数据randomData.print;sequenceData.print;timeSeriesData.print;env.execute;}}上述示例生成了三条数据流：●randomData流生成随机数据，每条数据的值范围为0到100。
python中timeseriesgenerator参数当我们使用Python语言来进行时间序列的预处理和分析时，会经常用到一个非常重要的工具——TimeSeriesGenerator。
这个工具可以帮助我们对时间序列进行切片，使得我们可以更方便地进行多步预测等操作。
本文就将围绕TimeSeriesGenerator的相关参数展开，详细介绍它们的作用及如何使用。
1. length参数：表示每个时间序列样本的长度。
我们可以通过该参数来调整每个样本的长度来达到我们所需的长度。
2. stride参数：表示生成的时间序列样本的步长。
比如我们有一个长度为24小时的时间序列，当我们将stride设置为12小时时，就会每隔12小时生成一个样本。
3. start_index参数：表示在时间序列中从哪个位置开始截取。
比如我们有一个长度为24小时的时间序列，当我们将start_index设置为6时，就会从该时间序列的第6个时间步开始生成样本。
4. end_index参数：表示在时间序列中截取时间序列的长度。
比如我们有一个长度为24小时的时间序列，当我们将end_index设置为12时，就会截取长度为12小时的样本。
5. shuffle参数：表示是否要打乱样本的顺序。
当我们的数据集样本不平衡时，我们可能需要使用shuffle参数来生成更完整的样本集。
6. batch_size参数：表示生成的批次大小。
比如我们有1000个时间序列，当我们将batch_size设置为32时，就会按照每批32个样本生成1000/32=31批次。
综上所述，TimeSeriesGenerator是一个非常强大的工具，它可以帮助我们更好地处理时间序列数据集。
不过，我们在使用TimeSeriesGenerator 时还需要注意以下几点：1. 检查输入数据集的维度是否正确，如果有多个时间序列，需要增加一维。
2. 确保时间序列数据集的时间步是一致的。
3. 选择合适的参数和模型来进行训练。
多要素生产率实证分析 WEIHUA system office room 【WEIHUA 16H-WEIHUA WEIHUA8Q8-上市公司多要素生产率实证分析李连发（中国国际金融有限公司，北京，100004）摘要：多要素生产率是衡量经济活动过程中投入产出效率的一个重要指标，与企业的盈利能力密切相关。
本文考察我国上市公司投入产出及其相关变量的面板数据，从微观层面上描述上市公司多要素生产率自1995年以来的变化情况及其特征。
关键词：上市公司；多要素生产率；经济增长；面板数据作者简介：李连发，中国国际金融有限公司经济学家。
中图分类号：文献标识码：A引言企业产出需要多种要素投入。
相对于单单考虑劳动要素的劳动生产率而言，多要素生产率考虑包括劳动要素在内的多种要素。
它是衡量企业经济活动过程中投入产出效率的一个重要指标，与企业的盈利能力密切相关。
假设其他条件不变，多要素生产率越高，企业的盈利能力越强。
目前我国的产品市场竞争加剧，企业盈利空间受到挤压，提高生产率是企业面对竞争的主要手段之一。
不仅如此，多要素生产率的提升对宏观经济增长具有十分重要的意义。
经典经济增长理论将多要素生产率与技术进步和要素资源优化配置等相联系，并认为脱离了生产率的提高单靠增加投入的经济增长模式不可持续。
上市公司是一个重要的企业群体，这些公司在制度建设和治理方式上都与证券市场密切相关。
上市公司所公布的投入和产出数据为分析多要素生产率提供了最有利条件，因为目前更全面的企业微观数据还难以获取。
本文构建了一个上市公司投入产出及其相关变量的面板数据，分析了上市公司多要素生产率自1995年以来的变化轨迹及其相关特征。
与绝大部分考察多要素生产率的实证分析采用宏观数据不同，本文基于微观企业数据。
微观数据所特有的丰富差异性为从多种角度分析要素生产率提供了方便。
研究设计上市公司可用数据的时间跨度从1995年到2004年，这10年是我国经济经受了多种内外部冲击的考验并保持稳健发展的时期。
标题：Python中如何实现样本时间片段长度同步的方法一、介绍在进行时间序列分析时，常常会遇到样本时间片段长度不同的情况。
为了能够对数据进行更准确的比较和分析，我们需要对样本的时间片段长度进行同步处理。
而在Python中，有许多方法可以实现样本时间片段长度同步，本文将为大家介绍几种常用的方法。
二、方法一：使用重采样(resampling)方法重采样是一种常见的处理时间序列数据的方法，通过对时间序列数据进行重新取样，使得不同的时间序列之间的时间片段长度能够同步。
在Python中，可以使用pandas库中的resample函数来实现重采样的操作。
具体步骤如下：1. 将时间序列数据导入到pandas的DataFrame中。
2. 使用resample函数对时间序列数据进行重采样，指定重采样的频率（例如：每天、每周、每月等）和插值方法（例如：取平均值、求和等）。
3. 对重采样后的数据进行处理，使得不同时间序列的时间片段长度同步。
三、方法二：使用插值(interpolation)方法插值是一种常用的数值分析方法，通过已知数据点的取值来估计其他位置处的取值。
在处理时间序列数据时，可以使用插值方法来对不同时间序列的时间片段长度进行同步。
在Python中，可以使用scipy库中的interpolate模块来实现插值的操作。
具体步骤如下：1. 将时间序列数据导入到pandas的DataFrame中。
2. 使用scipy库中的interpolate模块中的插值函数对时间序列数据进行插值处理，使得不同时间序列的时间片段长度同步。
3. 对插值后的数据进行处理，使得时间序列数据能够进行更准确的比较和分析。
四、方法三：使用时间对齐(time alignment)方法时间对齐是一种常见的处理时间序列数据的方法，通过调整时间序列数据的时间索引，使得不同时间序列的时间片段长度能够同步。
在Python中，可以使用pandas库中的align函数来实现时间对齐的操作。
Datastream产品介绍
Datastream是Refinitiv路孚特（原汤森路透旗下处理金融与风险业务板块；路孚特只为B2B公司提供金融类和非金融类的付费数字分析软件终端）旗下的跨品种的全球经济、金融深度历史数据库。
资产类别覆盖包括：股票，债券，大宗商品，利率，汇率，衍生品，宏观经济等。
主要服务对象有学术研究人员、股票分析师、经济学家/策略/宏观分析师、基金经理、投行/企业金融分析师、金融媒体、外汇交易员/分析师等。
Datastream现有图表功能具有灵活的作图功能，且数据分析可视化，可以高效的进行批量的数据自动更新，兼容各种MS Office 插件(Excel、Word、PPT)，使用方便。
Datastream数据每日更新，主要市场历史数据始于1973年。
指数分国家，区域和行业三个维度，覆盖53个国家，32个区域，170个行业分类。
针对各行业指数，提供10多种财务指标（如ROE, Net Profit, EBIT等）以及10多种盈利预测指标（如行业动态市盈率）。
Datastream的细节优势体现不仅仅体现在长时间序列数据可以覆盖不同经济周期，有助于深度研究，Datastream覆盖全球上市公司数据，他们会使用上市公司的交易数据，财务数据以及I/B/E/S盈利预测数据进行基本面研究，此外，还有全球宏观经济短期和中长期的预测数据，可以对宏观经济进行深入的研究等。
使用MySQL技术进行时间序列数据存储和查询的最佳方案随着大数据时代的到来，时间序列数据的存储和查询成为了许多企业和组织所面临的重要挑战。
时间序列数据常常具有非常大的规模和高速的生成速度，因此选择适合的存储和查询方案显得尤为重要。
本文将介绍使用MySQL技术进行时间序列数据存储和查询的最佳方案。
1. 介绍时间序列数据时间序列数据是指按照时间顺序排列的数据，如股票交易数据、气象数据等。
时间序列数据的特点是具有时间维度，并且通常有大量的数据点。
在存储和查询时间序列数据时，我们需要考虑以下几个因素：- 存储容量：由于时间序列数据通常规模巨大，所以存储容量是一个重要的考虑因素。
- 写入性能：时间序列数据的生成速度很快，因此对写入性能的要求较高。
- 查询性能：时间序列数据的查询通常是按照时间范围进行的，因此对查询性能的要求也很高。
2. MySQL技术简介MySQL是一种常用的关系型数据库管理系统，它以其高性能和可靠性被广泛应用于各种应用场景。
MySQL支持使用多种存储引擎，其中InnoDB是MySQL的默认存储引擎，而MyISAM是另一个常用的存储引擎。
在存储和查询时间序列数据时，我们可以选择使用InnoDB或者MyISAM作为存储引擎。
下面将介绍使用这两种存储引擎的最佳方案。
3. 使用InnoDB存储时间序列数据InnoDB是MySQL的默认存储引擎，它支持事务和行级锁等特性。
由于时间序列数据通常具有大量的数据点，因此使用InnoDB来存储时间序列数据是一个不错的选择。
在使用InnoDB存储时间序列数据时，我们可以将每个时间点的数据存储为一行记录。
每条记录可以包含时间戳和其他与时间序列相关的数据字段。
通过使用索引，我们可以快速查询指定时间范围内的数据。
此外，为了进一步提高查询性能，我们还可以考虑使用分区表来存储时间序列数据。
通过将数据按照时间范围进行分区，我们可以将查询限定在特定的分区，从而加速查询速度。
MySQL日期数据类型、时间类型使用总结电脑资料MySQL 日期类型：日期格式、所占存储空间、日期范围比拟，日期类型存储空间日期格式日期范围------------ --------- --------------------- -----------------------------------------datetime 8 bytes YYYY-MM-DD HH:MM:SS 1000-01-01 00:00:00 ~ 9999-12-31 23:59:59timestamp 4 bytes YYYY-MM-DD HH:MM:SS 1970-01-01 00:00:01 ~ 2038date 3 bytes YYYY-MM-DD 1000-01-01 ~ 9999-12-31year 1 bytes YYYY 1901 ~ 2155在 MySQL 中创立表时，对照上面的表格，很容易就能选择到适宜自己的数据类型。
不过到底是选择 datetime 还是 timestamp，可能会有点犯难。
这两个日期时间类型各有优点：datetime 的日期范围比拟大；timestamp 所占存储空间比拟小，只是 datetime 的一半。
另外，timestamp 类型的列还有个特性：默认情况下，在 insert, update 数据时，timestamp 列会自动以当前时间（CURRENTTIMESTAMP）填充/更新。
“自动”的意思就是，你不去管它，MySQL 会替你去处理。
建表的代码为:create table t8 (`id1` timestamp NOT NULL default CURRENTTIMESTAMP,`id2` datetime default NULL);一般情况下，我倾向于使用 datetime 日期类型。
两者之间的比拟:1. timestamp容易所支持的范围比timedate要小。
V8 MT时间序列数据文件读写刘俊峰;孙保山;程云涛【摘要】V8的时间序列文件TSn文件是存储MT采集数据的二进制文件,其每个MT的采样数据长度为3个字节(3 bytes),而一般程序的读写字节长度为1、2、4、8个字节,这给读写带来了一定的困难.为了解决这个难题,通过研究V8多功能电法仪时间序列数据格式,提出了一种逐字节读取3个字节长度数据,然后组合成采样数的方法.并以实测大地电磁数据为例,用Fortran编程验证了设计的正确性.该研究成果为3字节文件的读取提供了一种方法,并为大地电磁时间系列数据去噪方法研究提供了便利.【期刊名称】《工程地球物理学报》【年(卷),期】2015(012)005【总页数】5页(P660-664)【关键词】V8;时间序列文件;二进制文件;读写【作者】刘俊峰;孙保山;程云涛【作者单位】湖南省核工业地质调查院,湖南长沙410011;湖南省核工业地质调查院,湖南长沙410011;湖南省核工业地质调查院,湖南长沙410011【正文语种】中文【中图分类】P631.3V8多功能电法仪是加拿大凤凰公司自1975年以来研制开发的第二代多功能电法系统，由发射系统、采集系统、定位系统和数据处理系统组成，具备时间域的常规电剖面、大地电磁测深法、高密度电法、瞬变电磁测量功能以及频率域的MT(大地电磁法)、AMT(音频大地电磁法)、CSAMT(可控源音频大地电磁法)、SIP(频谱激电)电法勘探测量功能,在地质勘查活动中运用广泛[1,2]。
在常用的MT方法中，存储的是时间序列二进制文件，要获得转换后的频率域文件需要通过其自带软件进行处理。
但其自带软件只提供时间域数据写出，不能将写出后的数据文件写回二进制文件。
而且其二进制文件的电场和磁场数据存储长度为3个字节，3字节数据无法直接读出和写入，这给准备利用V8时间序列数据进行去噪研究的物探工作者带来了一定的不便。
针对这个问题，本文对时间序列TSn文件数据的文件头格式及3字节文件的存储和读写方式进行了研究，并通过实测数据进行了验证。
第 1 章金融数据库概论金融数据库，就是综合金融理论与计算机技术，将金融以及其他相关数据进行加工整理，从而成为能够为金融教学、研究、金融投资等提供数据与相关服务的“数据平台”。
请注意这里用的是数据平台。
因而，这里定义的金融数据库不仅仅是数据库本身，它还包括基于数据库的相关数据处理、计算，建模及技术支持等服务。
国际著名金融数据库如芝加哥大学的证券价格研究中心CRSP （Center for Research in Security Prices）和标准普尔公司（Standard and Poor’s）的Compustat等。
国际著名数据库服务技术支持平台如美国宾夕法尼亚大学沃顿商学院研究数据服务中心WRDS (Wharton Research Data Services)；为机构投资者提供更专业服务的还有Factset。
国内的RESSET锐思数据（），是一个既提供国内经济、金融等数据、又提供相关服务的数据平台。
1.1金融数据库起源实证金融与金融计量研究的发展，金融统计学、金融数学等学科的兴起，一个重要的基础是金融数据的搜集。
对于学界的研究者，唯有搜集到全面、准确的数据，才能进行有意义的经济与金融研究。
对于金融机构从业人员，金融数据库是他们从事投资研究的必要条件。
最初的研究者，对于其所需的金融数据，多数是通过自己搜集来完成。
据统计，早期的实证研究者，在数据搜集整理上花费的时间要占总研究时间一半以上，甚至会超过80%。
由于对数据越来越迫切的需求，因此提供统一、便捷的数据平台便成为必要。
在很多研究机构，人们越来越注重数据的搜集、整理和共享。
于是，产生了金融数据库的雏形。
然而，如果每个金融研究机构都进行数据的搜集、整理，就存在大量重复劳动，而且很多数据，普通研究机构难以搜集到，成本也很高。
于是，专门提供金融数据库的公司出现了，金融数据库作为一个产品，一种服务，逐渐为人们所接受，这也意味着一个新兴行业的诞生。
