A.实时分析一般应用于电子商务和金融。需要在数据不断变化的情况下,进行快速的数据分析,并以非常短的延迟返回,才能达到不影响用户体验的目的
B.实时分析采用的架构包括,使用传统关系数据库的并行处理集群,或者采用实时计算架构,例如开源数据分析平台Storm
C.离线分析通常指分析时不需要联网的应用,例如机器学习,统计分析和推荐算法
D.离线分析的技术框架相对成熟,常用的分析框架是:HDFS做存储,MapReduce做计算框架,Hive作为数据仓库
A.第一阶段:分析趋势,形成预测基数
B.第二阶段:纳入其它影响因素,得出预测结果
C.第三阶段:定期进行预测回顾
D.第四阶段:再次进行趋势分析,得出预测结果
A.市场预测
B.用户画像
C.智能分析
D.人工智能
利用得自格雷迪(Graddy,1995)的数据集FISH.RAW。这个数据集也曾用于第12章的计算机练习C9.现在,我们用它估计一个鱼肉需求函数。
(i)假定每个时期均衡的鱼肉需求方程可写成
所以容许需求在一周中的每一天都有所不同。把价格变量视为内生的,一致地估计需求方程参数还需要什么额外信息?
(ii)变量wavet和wave3t度量了过去几天的海浪高度。为了在估计需求方程时将wave2t和wave3t用作log(avgprc)的Ⅳ,我们还需要哪两个假定?
(ii)将log(avgprc)对周工作日虚拟变量和两个浪高指标进行回归。wave2t和wave3t联合显著吗?这个检验的p值是多少?
(iv)现在,用2SLS估计需求方程。需求价格弹性的95%置信区间是什么?所估计的弹性合理吗?
(v)求2SLS的残差ut。在用2SLS估计需求方程时增加一个滞后ut-1记住,用ut-1作为自己的工具。需求方程误差中有AR(1)序列相关的证据吗?
(vi)给定供给方程明显取决于海浪变量,为了估计供给价格弹性,我们需要哪两个假定?
(vii)在log(avgprct)的约简型方程中,周工作日虚拟变量联合显著吗?你对能够估计供给弹性有何结论?