هل أعجبتك المعاينة؟
هذا هو الدرس الأول المجاني. احصل على وصول كامل — اطلب عرضًا تجريبيًا أو سجّل الدخول.
Python: استخدام التصور الزمني
ارسم وافهم بيانات السلاسل الزمنيةشاهد الدرس الأول مجانًا — احصل على وصول كامل إلى جميع الدروس الـ3.
متوسط مقدِّم الخدمة : Brian Higgins 3 الدروس · 17m باللغات: العربية, الألمانية, الإنجليزية, الإسبانية, الفرنسية, البرتغالية, Chinese
وصف الدورة
في هذه الدروس، ستستخدم Pandas لقراءة بيانات السلاسل الزمنية من ملف Excel. يمكن اعتبار بيانات السلسلة الزمنية تتبع الأداء بمرور الوقت أو النظر إلى البيانات على جدول زمني. سنعرض لك كيفية رسم سلسلة زمنية متعددة على نفس الرسم البياني ورسم استنتاجات حول البيانات من الرسوم البيانية. بالإضافة إلى ذلك، سوف تستخدم مكتبة HVPLOT لترسم سلسلة زمنية متعددة والتركيز على ذلك بشكل فردي باستخدام أداة التصفية.
سنعرض لك أيضًا كيفية استخدام Pandas لحساب البيانات القائمة على الأداء على أسعار الأسهم الافتراضية، ثم كيفية رسم البيانات ورسم الاستدلالات بناءً على تلك المخططات. ستكون بيانات الأداء المحسوبة هي إحصائيات زمنية، مثل النمو (النسبة المئوية للتغيير)، المتوسط المتداول (المتوسط 7 أيام)، والعائدات التراكمية. ستقوم أيضًا برسم مخططات مربع باستخدام بيانات السلاسل الزمنية لتصور المعلومات الإحصائية عن كل سلسلة.
ما ستتعلمه
- استيراد ورسم بيانات السلاسل الزمنية من ملف Excel باستخدام Pandas
- رسم سلاسل زمنية متعددة على نفس الرسم البياني واستخلاص الاستنتاجات من الرسوم البيانية
- استخدام مكتبة HVPlot لرسم سلاسل زمنية متعددة والتركيز على السلاسل الفردية باستخدام أداة التصفية
- حساب الإحصائيات الزمنية القائمة على الأداء مثل النمو (نسبة التغير المئوية)، والمتوسط المتحرك (متوسط 7 أيام)، والعوائد التراكمية
- رسم بيانات الأداء المحسوبة باستخدام Matplotlib واستخلاص الاستنتاجات من الرسوم البيانية
- إنشاء وقراءة مخططات الصندوق لتصور المعلومات الإحصائية حول بيانات السلاسل الزمنية
النقاط الرئيسية
- تتتبع بيانات السلاسل الزمنية الأداء بمرور الوقت أو تعرض البيانات على جدول زمني.
- يمكن لـ Pandas قراءة بيانات السلاسل الزمنية من ملف Excel وحساب البيانات القائمة على الأداء لأسعار الأسهم الافتراضية.
- تتيح لك مكتبة HVPlot رسم سلاسل زمنية متعددة والتركيز على سلاسل فردية باستخدام أداة التصفية.
- تشمل الإحصائيات الزمنية المحسوبة النمو (نسبة التغير المئوية)، والمتوسط المتحرك (متوسط 7 أيام)، والعوائد التراكمية.
- يمكن رسم مخططات الصندوق من بيانات السلاسل الزمنية لتصور المعلومات الإحصائية لكل سلسلة.
الأسئلة الشائعة
ماذا سأتعلم في هذه الدورة؟
ستستخدم Pandas لقراءة بيانات السلاسل الزمنية من ملف Excel، ورسم سلاسل زمنية متعددة على نفس الرسم البياني، واستخدام مكتبة HVPlot مع أداة التصفية، وحساب الإحصائيات الزمنية القائمة على الأداء، ورسم البيانات باستخدام Matplotlib، وإنشاء وقراءة مخططات الصندوق لاستخلاص الاستنتاجات حول البيانات.
ما هي الأدوات والمكتبات التي تغطيها هذه الدورة؟
تغطي الدورة Pandas لقراءة بيانات السلاسل الزمنية وحساب بيانات الأداء، ومكتبة HVPlot لرسم سلاسل زمنية متعددة باستخدام أداة التصفية، و Matplotlib لرسم بيانات الأداء المحسوبة.
ما هي الإحصائيات الزمنية التي يتم حسابها في هذه الدورة؟
تحسب الدورة الإحصائيات الزمنية بما في ذلك النمو (نسبة التغير المئوية)، والمتوسط المتحرك (متوسط 7 أيام)، والعوائد التراكمية، الموضحة على أسعار أسهم افتراضية.
ما هي الدروس المتضمنة؟
تتضمن الدورة ثلاثة دروس: البيانات الزمنية باستخدام الرسم البياني الخطي، ورسم بيانات الأداء المحسوبة، وإنشاء مخطط صندوق لوصف البيانات الزمنية.
ما هي المهارات التي سأكتسبها؟
ستكتسب مهارات في تصور البيانات، والتصور العلمي، والسلاسل الزمنية، والتحليلات المرئية، والتصور المرئي، وأدوات التصور المرئي (VTK).
