实现滚动窗口平均租金计算的Matlab代码教程

需积分: 9 0 下载量 18 浏览量 更新于2024-12-04 收藏 5KB ZIP 举报
资源摘要信息: "本资源主要涉及使用Matlab进行Excel数据导入的技术,并结合SAS、Python、R等编程语言及软件工具,来计算特定环境下(如从顶层公寓到街道的三层)的滚动窗口平均租金。资源中提到的关键技术点包括sas、sql、join合并、大数据分析、宏、oracle、teradata、mysql、sas社区stackoverflow、statistics人工智慧AI、Python、R、Java、Javascript、WPS、Matlab、SPSS、Scala、Perl、CC#Excel、MS Access、JSON图形映射、NLP自然语言处理、机器学习、igraph、DOSUBL、DOW循环、SAS ETS等。代码文件名为utl_proc_expand_in_wps_base_wps_r_sas_ets-master,此资源来源于开源社区,鼓励开发者贡献、改进和分享代码。" 相关知识点详述: 1. Matlab导入Excel代码:Matlab是一种高性能的数值计算环境和第四代编程语言,其提供了多种工具箱来支持用户对数据进行分析、可视化以及编程。导入Excel代码是指在Matlab环境中编写脚本或函数,用于读取和处理Excel文件中的数据。 2. sas:SAS(Statistical Analysis System)是一种商业的统计分析软件系统,广泛应用于数据管理、高级分析和商业智能领域。在此资源中,sas可能用于处理数据、执行统计分析或作为数据分析流程中的一个步骤。 3. sql:SQL(Structured Query Language)是用于管理和操作关系型数据库的标准编程语言。在数据分析和处理过程中,SQL用于查询和合并数据,执行数据过滤和排序等操作。 4. join合并:join合并通常指的是在数据库中使用SQL语言的JOIN语句将多个数据表的行组合在一起,以便可以从多个数据源中提取相关数据。 5. 大数据分析:大数据分析涉及使用高级技术和算法来处理和解释大量的数据集,以便发现隐藏模式、未知相关性、市场趋势、客户偏好等有价值的信息。 6. 宏:在多种编程和软件环境中,宏是一段预定义的、可以重复使用的代码块,它执行特定任务。 7. oracle、teradata、mysql:这些是不同类型的数据库管理系统,分别被用于数据存储、管理、查询和分析。 8. sas社区stackoverflow:指的是SAS用户社区中,在stackoverflow网站上的一个部分,用于SAS用户提出问题、分享知识和经验。 9. statistics人工智慧AI:涉及将统计方法应用于人工智能领域,用于机器学习、数据挖掘和预测分析。 10. Python、R、Java、Javascript:这些是广泛使用的编程语言,各有其特点,如Python以其简洁易用著称,R专注于统计分析,Java是企业级应用的首选,Javascript用于Web前端开发。 11. WPS、Matlab、SPSS、Scala、Perl、CC#Excel、MS Access:这些软件和编程语言在数据处理、分析和报告方面各有用途,如WPS用于办公自动化,Matlab用于数值计算和数据分析,SPSS用于统计分析,Scala用于大数据处理等。 12. JSON图形映射:JSON(JavaScript Object Notation)是一种轻量级的数据交换格式,图形映射可能指将JSON数据映射到图形或图表上,用于数据可视化。 13. NLP自然语言处理:NLP是人工智能的一个分支,专注于使计算机能够理解、解释和操纵人类语言。 14. 机器学习:机器学习是一种人工智能,使计算机系统能够从数据中学习和改进,而无需进行明确的编程。 15. igraph:是一种软件库,用于创建和可视化复杂网络结构。 16. DOSUBL、DOW循环:这些是SAS编程中的特殊指令和循环结构,用于子程序调用和循环操作。 17. SAS ETS:SAS/ETS是SAS系统的一个组件,用于进行经济和时间序列分析。 18. github:这是一个全球知名的开源代码托管和协作平台,许多开发者在这里共享和协作开发代码库。 19. 计算从顶层公寓到街道的三层滚动窗口的平均租金:这可能指一种计算方法,使用滚动窗口技术来计算特定楼层(例如从顶层公寓到街道的三层楼)上的平均租金值。 20. inspired by https://stackoverflow.com/questions/50402807/moving-variance-w:这表明资源的启发来源于stackoverflow网站上的一个问题,关于移动方差(moving variance)的计算方法。 以上知识点展现了资源的丰富性,覆盖了数据分析、编程语言、数据库管理、统计方法、机器学习和编程实践等多个领域。