151.View the Exhibit and examine the structure of the CUSTOMERS and CUST_HISTORY tables.

本博客展示了如何利用SQL的MINUS操作符来筛选出从未改变过地址的客户,通过比较当前客户表和历史客户变更记录表,实现精准的数据筛选。
151.View the Exhibit and examine the structure of the CUSTOMERS and CUST_HISTORY tables.
The CUSTOMERS table contains the current location of all currently active customers. The
CUST_HISTORY table stores historical details relating to any changes in the location of all current as well
as previous customers who are no longer active with the company.
You need to find those customers who have never changed their address.
Which SET operator would you use to get the required output?


A.MINUS
B.UNION
C.INTERSECT
D.UNION ALL
答案:A
解析:
MINUS:取差
UNION:取加,但是排除重复
INTERSECT:取交集
UNION ALL:取加,不排除重复
从题目中可以看出选A

如果残差序列展示出显著的自相关性,意味着ARIMA模型未能完全捕捉到数据中的相关信息,存在一些系统性的模型误差。 自相关性表示残差序列中的一个观测值与之前的观测值之间存在相关性。当残差序列中的自相关性是显著的时,说明模型中可能存在一些未建模或未捕捉到的时间相关结构。这可能是由于模型未能适应数据中的季节性、趋势性或其他周期性变化,或者因为模型的阶数选择不合适。 显著的自相关性可能会导致模型的预测不准确,因为残差序列中的相关性会影响到模型对未来值的预测。在这种情况下,需要进一步调整模型,可能需要增加更多的滞后项或使用其他更复杂的时间序列模型来更好地捕捉数据中的相关信息。 为了解决残差序列中的自相关性,可以尝试进行以下操作: 1. 调整模型的阶数:增加AR、MA或差分阶数,以更好地适应数据中的相关结构。 2. 引入季节性:如果数据中存在季节性变化,可以考虑使用季节性ARIMA模型(SARIMA)。 3. 检查数据:检查数据是否存在异常值、缺失值或其他异常情况,这些因素可能导致模型的自相关性。 4. 考虑其他模型:如果ARIMA模型无法解决自相关性问题,可以尝试其他类型的时间序列模型,如GARCH模型或神经网络模型。 综上所述,显著的自相关性表明ARIMA模型未能完全适应数据的相关结构,需要进一步调整模型或尝试其他模型来提高预测的准确性。
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