优快云指数

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优快云指数的由来

优快云目前积累了大量的数据,包括博客,问答,社区,下载以及搜索,近几个月以来,我们AI团队致力于结构化这部分数据,做了很多的努力,最先是统一了全站的标签,形成了优快云自己的统一标签,之后清洗存量数据,对数据标统一标签,打通结构化数据的路子,完成了首版python技能树

而在此基础之上,我们想发布一个指数数据,统计的是标签下面的内容数量,例如标签相关的创作内容数和相关的搜索数,对他们进行加权计算形成优快云指数,形如百度的搜索指数和谷歌的搜索趋势。以此来展示热门的标签和技术,更可以以图表的方式展示相关IT技术的发展趋势。

优快云指数的计算

按照原方案,是要对所有存量的数据进行清洗打统一标签(基于前面介绍的博客标签的多标签分类器),时间范围是从2000年至今,由于数据存储等原因,还没有完成对存量历史数据的清洗,所以这里采用了一个简单粗略的方案,后续随清洗的进度进行迭代更新。

首先,整理标签的同义词。搜索和统计都会用到标签同义词。

其次,统计数量。下载所有存量数据的标题和内容,包括博客,问答,社区帖子,下载和搜索关键词,将标签及其同义词添加自定义分词词典,然后对数据进行分词,按照天统计内容里面出现标签或者标签同义词的次数。

最后,计算指数。采用的是创作和搜索加权相加的方案,例如,标签java某一天的优快云总创作数为a,同一天的搜索数为b,创作和搜索的权重分别为x和y,标签java当天的指数为:

index = math.ceil(x*a+y*b)

x和y是为了平衡创作和搜索的权重用的,如果有一方的数据偏大或者缺失可以通过权重参数进行平衡,避免数据断崖式上升或者下降。

写在最后

优快云指数将会是一个很有意义的指标,可以用来展示IT行业技术的发展方向,追踪热门技术。随着统一标签的不断完善,数据处理进度的推进,其版本也会不断迭代。若您对我们的工作有任何疑问,随时欢迎反馈。

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Python 是一种高级、解释型、通用的编程语言,以其简洁易读的语法而闻名,适用于广泛的应用,包括Web开发、数据分析、人工智能和自动化脚本

### 如何使用 Python 绘制 优快云 指数收益曲线 为了实现这一目标,可以利用 `pandas` 和 `matplotlib` 库来获取并处理数据以及绘制图表。以下是具体方法: #### 数据准备与预处理 首先安装必要的库(如果尚未安装),可以通过 pip 安装这些依赖项。 ```bash pip install pandas matplotlib yfinance ``` 接着加载所需的模块,并从 Yahoo Finance 下载 优快云 的历史股价作为示例数据集[^1]。 ```python import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import yfinance as yf # 设置股票代码为 '优快云CY' 或者其他对应的代码 stock_code = "BILI" # 这里假设 BILI 是一个代表性的代码, 需要替换为实际的 优快云 股票代码 data = yf.download(stock_code, start="2022-01-01", end="2023-09-01")['Adj Close'] returns = data.pct_change().dropna() log_returns = np.log(data / data.shift(1)).dropna() ``` 上述代码片段中,选择了 `'Adj Close'` 列表示调整后的收盘价格;计算百分比回报率 (`pct_change`) 及其对数值 (`np.log`). #### 绘图部分 完成数据准备工作之后,就可以调用 Matplotlib 来创建图形了: ```python plt.figure(figsize=(14,7)) plt.plot(log_returns.index, log_returns.values, label='Log Returns') plt.title('优快云 Index Logarithmic Return Curve', fontsize=16) plt.xlabel('Date', fontsize=14) plt.ylabel('Log Returns', fontsize=14) plt.legend(fontsize=12) plt.grid(True) plt.show() ``` 这段脚本会生成一张显示给定时间段内 优快云 指数的日志回报情况折线图。请注意,在真实环境中应当根据实际情况修改日期范围和股票代码等参数设置.
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