<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8" />Hin und wieder fällt mir das Datumsfeld in meinen Demodatensätzen auf und mir wird klar, dass ich mit Datumsbereichen arbeite, die mehr als 10 Jahre alt sind. Normalerweise ist es eine Menge Arbeit oder zumindest umständlich, die aktualisierten Daten zu erhalten oder sie zu fälschen, indem man der Datumsspalte ein paar Jahre hinzufügt. Ich denke, es ist machbar, die Erfassung neuer Daten per Skript durchzuführen und sie so zu formatieren, dass sie für die Demo bereit sind. Ich vermute, dass dies bereits mehrere in kleinen Randprojekten tun.
Ich füge ein Skript bei, das ziemlich gute Arbeit leistet und einen Datensatz abruft. Das Skript fügt einige relevante berechnete Spalten und dann einige Diagramm- und Analyseskripts zur Tabelle hinzu, sodass sie sofort verwendet werden kann.
Der Datensatz sind die Google-Grippedaten. Das beobachtete Phänomen besteht darin, dass die Häufigkeit von Grippe-Suchbegriffen mit den Grippeüberwachungstrends des CDC übereinzustimmen scheint. Obwohl das Ausmaß der Reaktion von Jahr zu Jahr etwas unterschiedlich zu sein scheint, scheint der Zeitpunkt recht gut zu passen.
Hintergrund:
http://gking.harvard.edu/files/gking/files/0314policyforumff.pdf
http://www.theatlantic.com/technology/archive/2014/03/in-defense-of-google-flu-trends/359688/
Google-Grippe-Trends
Was ist im Datensatz enthalten:
Der Datensatz wird als Suchtrend für mehrere Städte, Bundesstaaten und alle Bundesstaaten (HHS-Regionen gelöscht) festgelegt. Die Daten werden wöchentlich erfasst und es gibt Zeitformelspalten für das Jahr, die Woche, den Monat, die Grippesaison (Jahr + 6 Monate) und Woche der Grippesaison.Außerdem gibt es eine Spalte für die wöchentliche Änderung und eine Spalte für den kumulativen Suchtrend nach Jahr sowie einige Clusterspalten.Alle Berechnungen werden in einer Formel oder durch das Skript durchgeführt, das die Daten abruft. Die Lat- und Lon-Werte für den Standort sind in das Skript eingebettet, sodass die neuen Daten automatisch aktualisiert werden. Dies ist praktisch für Blasendiagramme, die mit diesem Datensatz großartig aussehen.
Die Diagramme in der Tabelle zeigen die Trends auf unterschiedliche Weise und umfassen auch eine nichtlineare Anpassung der kumulierten Daten. Dadurch sind die Ergebnisse der nichtlinearen Anpassung nützlich, um die Wendepunkte für jeden Standort pro Jahr zu finden. Auf diese Weise lässt sich einordnen, wie schnell jeder Ort während der Saison etwa 50 % seiner maximalen Infektionsrate hatte (oder wer jedes Jahr am schnellsten am schlimmsten davon betroffen war).
Es gibt ein kleines Problem, nach dem man suchen muss. Die Standortspalte enthält sowohl Bundesstaaten als auch Städte und Bundesstaaten. Filtern Sie daher nach Standorttyp, bevor Sie versuchen, den Standort in der Kartenrolle für den Diagrammersteller zu verwenden, da GB den Standort sonst nicht als Bundesstaaten erkennt.
Wenn Sie bereits ein Skript haben, das so etwas tut, posten Sie es bitte in diesem Thread.
Alles Gute,
Byron
PS Ich habe ein zweites Skript hinzugefügt, das die aktuellen Daten des Freddie Mac Housing Price Index abruft. Die FMHPI-Demo ist wahrscheinlich einer der am häufigsten verwendeten und missbrauchten Datensätze überhaupt. Es zeigt, wie leistungsfähig Clustering ist, um Staaten mit ähnlichen HPI-Trends zu finden. In der Vergangenheit war es auch relativ komplex und erforderte einige umfangreiche Schritte zur Tabellenmanipulation, um zur endgültigen Zahl zu gelangen. Einige Leute haben sogar einige nette EG-Workflows geschrieben, um die Datenmanipulation durchzuführen. In JMP 12 macht die neue Option „Stacked Data“ in der Cluster-Plattform den gesamten Clustering-Teil der Demo lächerlich einfach. (Ich empfehle, den gesamten Zeitraum zu gruppieren, dann die Zeit seit 2000 und dann die letzten 7 oder 8 Jahre.Verwenden Sie den Zeilenfilter, um die Teilmengen zu erstellen, und verwenden Sie dann GB, Datum vs. HPI, Status als Overlay und Cluster als Wrap. Fügen Sie einen schnellen Spaltenumschalter hinzu, um zwischen den verschiedenen Clustern zu wechseln.)
Diese Daten liegen normalerweise nur etwa ein Viertel zurück, daher lohnt es sich, sie zu aktualisieren, wenn Sie sie verwenden möchten.Im Skript wird die Excel-Datei von der Freddie Mac-Site geöffnet und in eine gestapelte Tabelle formatiert, die einsatzbereit sein sollte.
