数据流模型
在模板类别中选择“软件和数据库”，在右侧模板列表中选择“数据流模型图”模板，点击“创建”。创建一个空白的数据流程图。点击左侧形状列表中的“接口”形状，添加到画布上，并在形状上添加必要的文字。接口表示外部实体，即数据的来源或者输入。点击左侧形状列表中的“流程”形状。
数据流图（Data Flow Diagram，简称DFD）是一种图形化工具，用于描述数据流和数据处理的逻辑模型。它主要包括以下元素： 实体（Entity）：表示系统中的数据元素，如文件、数据库记录、用户等。 边（Flow）：表示数据流的方向和数据在系统中的流动过程。
数据流图：简称DFD，就是采用图形方式来表达系统的逻辑功能、数据在系统内部的逻辑流向和逻辑变换过程，是结构化系统分析方法的主要表达工具及用于表示软件模型的一种图示方法。
数据流程图在visio的数据流模型图模板。Gane-Sarson我们可以在新建流程图的时候，选择【数据流模型图】模板，或者选择空白绘图后，从【软件和数据库】-【软件】中，选择【Gane-Sarson】模具。Gane-Sarson符号集中流程（加工）、接口（外部实体）、数据存储和数据流的图示。
动态图上的异常检测文献综述(2015)
1、写文献综述可以采用“填充法”，简而言之就是画导图、列框架、不断细化内容。具体如下： 01 一个主题 即确定论文选题，围绕这个选题查找、阅读、挖掘文献信息 02 一个导图（思维导图） 围绕论文选题，在阅读文献的基础上，列一个文献综述的大纲，再按照大纲一步步把内容填充进去。
2、单细胞研究|| 利用 Illumina技术的近期单细胞研究文献综述（应用篇一） 主要介绍单细胞技术在癌症、宏基因组学、干细胞、发育生物学、免疫学、神经生物学方面的应用。
时间序列,不同滑动窗口大小导致不同结果怎么办
1、…，第N个月的降雨量，利用时间序列分析方法，可以对未来各月的雨量进行预报。
2、模型的选择：不同的预测模型可能会产生不同的预测结果，从而影响到RMSE的计算结果。例如，线性回归模型和非线性回归模型在处理同一数据集时，可能会产生不同的预测结果。参数的选择：预测模型中的参数选择也会影响到RMSE的计算结果。
3、取决于滑动窗口的大小和时间序列的长度。滑动时间序列的大小取决于滑动窗口的大小和时间序列的长度，因为滑动窗口的大小决定了每次滑动时考虑的时间范围，而时间序列的长度则决定了总的时间跨度，所以，滑动窗口的大小和时间序列的长度共同决定了滑动时间序列的大小。
4、选择窗口大小：首先需要选择一个适当的窗口大小来滑动处理时间序列数据。一般来说，窗口大小越大，模型就会更平滑，反之则会更敏感。确定权重：对于每个时间点，需要给它赋予一个权重，这个权重可以基于距离当前时间点的距离值来计算。
移动加权平均法是什么意思
1、移动加权平均法是一种动态的数据平滑处理方法。移动加权平均法是一种统计技术，主要用于处理数据波动较大的时间序列数据。此方法通过对数据序列中的一定子集的连续数据点进行平均计算，并根据子集的位置移动而不断改变，进而预测未来数据的趋势或当前的真实数据情况。
2、加权移动平均法就是根据同一个移动段内不同时间的数据对预测值的影响程度，分别给予不同的权数，然后再进行平均移动以预测未来值。加权移动平均法不像简单移动平均法那样，在计算平均值时对移动期内的数据同等看待，而是根据愈是近期数据对预测值影响愈大这一特点，不同地对待移动期内的各个数据。
3、移动加权平均法：移动加权平均法下库存商品的成本价格根据每次收入类单据自动加权平均；其计算方法是以各次收入数量和金额与各次收入前的数量和金额为基础，计算出移动加权平均单价。
4、移动加权平均法是一种动态的数据平滑处理方法。移动加权平均法是一种统计技术，主要用于处理时间序列数据。这种方法通过对数据序列中的特定子集进行平均计算，并根据这个子集的变化动态调整平均值，从而达到平滑数据、减少波动性的目的。
一文读懂深度学习时序分析
1、时间序列数据可能非常不稳定且复杂。深度学习方法不假设数据的基本模式，而且对噪声（在时间序列数据中很常见）的鲁棒性更强，是时间序列分析的首选方法。数据处理 在继续进行预测之前，重要的是首先以数学模型可以理解的形式处理数据。通过使用滑动窗口切出数据点，可以将时间序列数据转换为监督学习问题。
2、结论与未来趋势- 深度学习技术在时序预测领域持续进化，如Pyraformer、FEDformer和Crossformer等新型模型不断涌现，混合模型和解释性设计成为关键研究方向。每个模型的选择和优化都需根据数据特性、预测目标和实际需求进行，深度学习为时序预测带来无限可能，但同时也要求我们持续学习和探索。
3、N-BEATS，这个全连接模型的创新之作，通过逐层学习和剔除序列信息的Block结构，展现出在公开数据集上的卓越表现，挑战了传统方法的局限性。当然，传统方法如ARIMA、Prophet和Kalman滤波器，它们的调优技巧同样不可忽视，各有其独特之处，为特定场景提供了定制化的解决方案。
4、RNNA全称为Recurrent Neural Network Autoencoder，是一种深度学习模型。它是一种可以用于自编码的神经网络，其可以理解和重构时间序列数据。在处理时间序列数据方面，RNNA是一种强劲的工具，可以用来进行日程预测、预测交通拥堵以及基于时间的推荐系统等等。
市场调查与市场预测内容提要
1、市场调查与预测是商业决策的重要依据。首先，我们对市场有一个全面的概述，理解市场的基本构成和运行规律，这为我们后续的研究提供了基础。市场调查的核心原理在于收集和分析相关数据，以揭示消费者需求、行业动态和市场趋势。
2、现代市场调查与预测修订第二版的内容涵盖了市场研究的各个方面，旨在为企业营销管理提供实用的指导。首先，它强调了市场调查的至关重要性，这是企业决策制定的基础，通过揭示市场的需求、趋势和消费者行为。书中深入探讨了市场调查的核心概念，包括其基本内涵，以及如何进行有效的市场调查策划。
3、接着，书中详细介绍了各种关键方法和策略，如市场调查的各个环节，如市场调查概述、市场调查过程、抽样设计、问卷设计、测量设计，以及数据搜集、整理和分析的详细步骤。此外，还涵盖了国内外最新的市场调查与预测技术，为读者提供了前沿视角。
4、本书的核心内容专注于市场营销调查和预测的深度探讨，它起源于对市场调查历史背景和现代市场运作特性的深入剖析。书中详尽阐述了市场营销调查的各种方法和实用技术，包括其具体实施步骤和策略，强调理论与实践的结合。
5、在设计上，教材强调教学目标、教学内容、习题练习和学习考核之间的紧密关联，确保教学过程的系统性和连贯性。学习考核部分不仅包括传统的笔试，还可能包含实践性项目或小组讨论，全方位地评估学生在市场调查与预测领域的理解和应用能力。
