Блог становится узкоспециальным и сухим, увы

[chispa1707]

И с этим ничего не поделать: пока не завершу, так и будет.

Главное: понял зачем нужны отрицательные и малые коэффициенты корреляции.
Они прокладывают границу между неродственными группами событий.

По факту, таблица корреляций на 4 млн. ячеек содержит ВСЁ, реально ВСЁ, что надо.
Нужна одна-единственная математическая операция - разделить массив на родственные группы.
Но я этой операции провести не могу - некомпетентен. Да, и ни один домашний комп не потянет.
С горя вчера приболел и понял, как зайти с тыла - именно с тыла.

Делаем файл из 3-х листов: недели, корреляция и корреляция рядов корреляций.
Смотрим в третьем листе, где явно родственные даты, и сливаем их на первом листе.
Результат: именно эти два года сливаются на втором и третьем листах - сами.
Соответственно, меняется ВЕСЬ расклад, а группы формируются сами - без моего участия.
Малое управляет большим.

Comments

[oleg berezin (from livejournal.com)]

>сложность будет с тем, чтобы считать эти данные из экселя в

Да вроде и питон (пакет numpy) и R хорошо понимают csv. И там и там есть пакеты для чтения напрямую экселевских файлов, оба читают нормально. В R , если через оболочку RCommander , так вообще это можно делать из меню на русском языке.