1. r语言把数据转化为时间序列数据
模型的拟合度是用R和R方来表示的，一般大于0.4就可以了；自变量的显著性是根据各个自变量系数后面的Sig值判断的，如果小于0.05可以说在95%的显著性水平下显著，小于0.01就可以说在99%的显著性水平下显著了。如果没有给出系数表，是看不到显著性如何的。回归分析(regression analysis)是研究一个变量（被解释变量）关于另一个（些）变量（解释变量）的具体依赖关系的计算方法和理论。
从一组样本数据出发，确定变量之间的数学关系式对这些关系式的可信程度进行各种统计检验，并从影响某一特定变量的诸多变量中找出哪些变量的影响显著，哪些不显著。
利用所求的关系式，根据一个或几个变量的取值来预测或控制另一个特定变量的取值，并给出这种预测或控制的精确程度。
其用意：在于通过后者的已知或设定值，去估计和（或）预测前者的（总体）均值。
2. r语言将数据转为时间序列
当前元素与先前元素之间的百分比变化。
默认情况下，计算与前一行的百分比变化。这在比较元素时间序列中的变化百分比时很有用。
参数：
periods：int, 默认为 1形成百分比变化所需的时间。
fill_method：str, 默认为 ‘pad’在计算百分比变化之前如何处理资产净值。
limit：int, 默认为 None停止前要填充的连续NA数。
freq：DateOffset, timedelta, 或 str, 可选参数从时间序列API开始使用的增量(例如‘M’或BDay())。
**kwargs：其他关键字参数传递到DataFrame.shift或者Series.shift。
返回值：
chg：Series 或 DataFrame与调用对象的类型相同。
例子：
Series
>>> s = pd.Series([90, 91, 85])
>>> s
0 90
1 91
2 85
dtype:int64
>>> s.pct_change()
0 NaN
1 0.011111
2 -0.065934
dtype:float64
>>> s.pct_change(periods=2)
0 NaN
1 NaN
2 -0.055556
dtype:float64
看到 Series 中的百分比变化，其中用最后一个有效观察值填充到下一个有效观察值来填充NA。
>>> s = pd.Series([90, 91, None, 85])
>>> s
0 90.0
1 91.0
2 NaN
3 85.0
dtype:float64
>>> s.pct_change(fill_method='ffill')
0 NaN
1 0.011111
2 0.000000
3 -0.065934
dtype:float64
DataFrame
从1980-01-01到1980-03-01的法郎，德国马克和意大利里拉的百分比变化。
>>> df = pd.DataFrame({
... 'FR': [4.0405, 4.0963, 4.3149],
... 'GR': [1.7246, 1.7482, 1.8519],
... 'IT': [804.74, 810.01, 860.13]},
... index=['1980-01-01', '1980-02-01', '1980-03-01'])
>>> df
FR GR IT
1980-01-01 4.0405 1.7246 804.74
1980-02-01 4.0963 1.7482 810.01
1980-03-01 4.3149 1.8519 860.13
>>> df.pct_change()
FR GR IT
1980-01-01 NaN NaN NaN
1980-02-01 0.013810 0.013684 0.006549
1980-03-01 0.053365 0.059318 0.061876
GOOG和APPL库存量变化的百分比。显示计算列之间的百分比变化。
>>> df = pd.DataFrame({
... '2016': [1769950, 30586265],
... '2015': [1500923, 40912316],
... '2014': [1371819, 41403351]},
... index=['GOOG', 'APPL'])
>>> df
2016 2015 2014
GOOG 1769950 1500923 1371819
APPL 30586265 40912316 41403351
>>> df.pct_change(axis='columns')
2016 2015 2014
GOOG NaN -0.151997 -0.086016
APPL NaN 0.337604 0.012002
3. r语言将数据转化为01变量
字符型数据
字符常量：用单引号括起来的一个字符例如：'a' 'A''$''!'
注：'a'与'A'是不同的字符常量
转义字符：①以一个'\'开头的字符序列
例如：'\n'换行 '\t'横向跳格(水平制表) '\b'退格 '\v'竖向跳格(垂直制表)'\r'回车 '\f'走纸换页 '\a'报警 '\0'空字符
②\ '"在c语言中都有了特殊的意义，故要想在字符串中使用它们，须在其前面加上一个反斜线
③若反斜线出现在以上未提到的字符前，则反斜线被忽略，而该字符就是它的字面表示
例如：\c 表示字符c
④用于引入转义字符的反斜线还可在字符串或预处理语句中当作续行符使用
例如："I am a \
student."
"I am a student."
⑤"\ddd"与"\xhh"分别表示用八进制数或十六进制数表示一个字符,ddd表示数字，hh表示十六进制数
字符变量
定义形式：char 标识符1，标识符2，...标识符n
4. r语言时间序列模型
苹果手机r开头是说明你这台iPhone采用的是十位数随机的序列号，所以才有以R开头的序列号；
iPhone从iPhone12 12mini紫色开始就采用了十位数的随机序列号，当前iPhone13全系列全部都是采用的10位数的随机序列号，通过序列号是无法区分产地以及生产日期等等信息的。
5. r语言把数据变成时间序列
序列号由字母R开头的,则说明你这台iPhone采用的是十位数随机的序列号,所以才有以R开头的序列号。
iPhone从iPhone12 12mini紫色开始就采用了十位数的随机序列号，当前iPhone13全系列全部都是采用的10位数的随机序列号，通过序列号是无法区分产地以及生产日期等等信息的，其次大家也无需去纠结这个问题，只要确定了手机是属于全新机就可以了，其他的没有必要去研究
6. r语言时间格式转换
不熟悉的朋友可以选中单元格，点击上面的函数，熟练的朋友可以直接在单元个中输入函数运算，我们还是从初级开始吧。
时间间隔是假如是分钟，那么现在上面的格式时间，那么需要通过格式转换的公式来解决。此公式比较简单没有涉及复杂的运算，我们接下来往下看;
value是数值、能返回数值的公式，text是文本格式，我们在value中输入或鼠标选中r2-q2，大家应该懂什么意思吧，r列2行-q列2行，就是前面那个单元格相减;
format格式就是文本，那么“[]”用这个表示，中间输入m表分钟，h表小时，s表秒钟;
公式输入完成，点击√。结果显示4分钟，公式分钟是忽略秒的;那么按秒计算则没有忽略，大家想显示具体分钟可以用秒计算，出来的结果再/60的到的数据就是准确的分钟。
我们在应用公式时需要运用很多列，如果是万行，往下拉是比较麻烦的。那么如何快速解决呢?我们把鼠标移动到第一个单元格的右下角，出现一个+，此时我们双击那么整列就应用了。大功告成!
7. r语言把数据转化为时间序列数据是什么意思
Prometheus server（服务器端）：普罗米修斯的主服务器，用来收集和存储时间序列数据。
AlertManage（服务器端）r：告警处理，支持基于PromQL创建告警规则，如果满足PromQL定义的规则，则会产生一条告警，而告警的后续处理流程则由AlertManager进行管理
Exporters（客户端）：暴露服务指标（对比服务就区分支持与否了）服务支持：这一类Exporter直接内置了对Prometheus监控的支持，比如cAdvisor，Kubernetes，Etcd，Gokit等，都直接内置了用于向Prometheus暴露监控数据的端点服务不支持：原有监控目标并不直接支持Prometheus，因此我们需要通过Prometheus提供的Client Library编写该监控目标的监控采集程序。例如： Mysql Exporter，JMX Exporter，Consul Exporter等
PushGateway：当服务端与客户端无法直接通讯时，可以借助PushGateway来进行中转
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