指标系统中,一个指标的上一年数据怎么查
时间: 2024-04-03 08:34:10 浏览: 12
在指标系统中,一个指标的上一年的数据通常可以通过以下步骤查找:
1. 打开指标系统,进入该指标所在的页面或者搜索该指标。
2. 在该指标的页面中,找到时间范围的选择区域,通常会提供多种时间维度的选择,如日、周、月、季度和年等。
3. 选择年份,并且选择上一年的时间范围,通常是从去年的1月1日到12月31日。
4. 系统会显示该指标在上一年的数据,您可以查看该指标在上一年的数值和趋势等信息。
如果您在查找上一年数据时遇到了问题,可以尝试查找指标系统的帮助文档或者联系相关的技术支持人员以获得帮助。
相关问题
彭博的esg数据从哪一年开始的
彭博的ESG数据从1999年开始。
彭博是全球领先的金融信息和商业新闻提供商,它的ESG数据涵盖了环境(Environmental)、社会(Social)和治理(Governance)三个方面的信息,用于评估企业在可持续发展方面的业绩和风险。
彭博在1999年推出了其第一个ESG数据产品——ESG公司数据库(ESG Data Company Database),为投资者和金融专业人士提供了一种衡量企业ESG风险和机会的工具。数据产品包括各种指标和数据,涵盖了数千家全球上市公司的ESG信息。
随着ESG投资和可持续发展越来越受到关注,彭博不断扩充和改进其ESG数据产品。从那时起,彭博的ESG数据不断发展和完善,为投资者提供了更全面、准确的ESG评估和决策工具。
总之,彭博的ESG数据起始于1999年,经过多年的发展,已成为市场上重要的ESG数据提供商之一,为投资者提供了评估企业可持续发展表现的重要参考依据。
matlab中如何用cnn_bilstm算法预测一年365天每天24小时的数据
使用CNN-BiLSTM算法预测一年365天每天24小时的数据需要以下步骤:
1. 数据预处理:将原始数据进行格式化处理,通常将原始数据按时间序列编号,按照年、月、日、时刻等时间序列标准规范划分。
2. 数据划分:将数据集划分为训练数据和测试数据,通常按照7:3的比例进行划分,即70%的数据做训练,30%的数据作为测试。
3. 特征提取:提取数据中的有效特征,用于后续的模型训练和预测。可使用卷积神经网络(CNN)对数据进行特征抽取。
4. 模型训练:使用BiLSTM模型训练,即双向长短期记忆网络,该网络可以自适应提取特征,实现时间序列预测。
5. 模型评估:将训练好的模型运用到测试数据中,比较预测值与实际值之间的误差。可使用均方根误差(RMSE)或平均绝对误差(MAE)等指标来评估模型的预测效果。
6. 结果分析:根据模型评估结果,对模型进行调优和改进,以提高其预测性能。
在MATLAB中实现上述过程,可使用数据挖掘工具箱中的函数进行操作,如数据导入函数、数据分割函数、卷积神经网络训练函数、LSTM网络训练函数等。
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