本文主要是对时序数据挖掘当前研究的综述，翻译原文（Esling2012）索引为：Esling P, Agon C. Time-series data mining. ACM computing surveys (CSUR). 2012, 45(1): 12.摘要：根据时间进行的测量存在于大部分科学领域中．由这些观测值组织而成的数据，我们称之为时间序列数据．挖掘时间序列数据的目的是，从这些数据模型中
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2024-05-29 09:04:39
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前言 Apache IoTDB 社区在 2022 年 3 月发布的 0.13.0 版本中有这样一条：支持 aligned timeseries（对齐时间序列），今天介绍一下这个功能的来龙去脉。设备与传感器 &nb
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2023-12-18 22:23:38
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在许多现代应用中，时序数据处理是个至关重要且复杂的问题。在我最近的一个项目中，我们遇到了一个与“时序数据处理 Java”相关的难题，这个问题不仅涉及到系统性能，还影响到了我们的用户体验。因此，我决定记录下这个问题的解决过程，分享我的思路和收获。
#### 问题背景
在一个基于 Java 的数据处理系统中，我们需要处理大量的时序数据，以实现实时监控和分析。在一段时间的高负载测试后，我们的团队注意
# Java时序数据处理
在日常软件开发中，我们经常会遇到需要处理时序数据的情况，比如处理日志、监控数据、传感器数据等。时序数据是一种按时间顺序排列的数据，通常包含时间戳和数值。Java作为一种流行的编程语言，提供了丰富的工具和库来处理时序数据。本文将介绍如何在Java中处理时序数据，并通过代码示例演示。
## 时序数据处理的基本概念
时序数据处理主要包括数据采集、存储、分析和可视化等步骤。
原创
2024-05-27 04:32:25
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作者：蔡春久前言时序数据治理是数据治理领域核心、打通IT与OT域数据链路，是工业物联网基石、大数据价值创造的关键、企业管理提升的发动机、是数字化转型的重要支撑。工业企业在生产经营过程中，会运用物联网技术，采集大量的数据并进行实时处理，这些数据都是时序的，而且具有显著的特点，比如带有时间戳、结构化、没有更新、数据源唯一等。时序数据处理应用于智慧城市、物联网、车联网、工业互联网领域的过程数据采集、过程
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2023-11-19 17:50:43
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通用大数据处理工具的不足在物联网、车联网、工业互联网兴起之后，大家都想用通用的大数据平台来处理其中的数据。现在市场上流行的物联网、车联网等大数据平台几乎无一例外都是这类架构，但这套通用处理工具的效果如何？可以说有很多不足，主要表现在以下几个方面。1、开发效率低因为不是单一的软件，需要集成4个以上模块，很多模块都不是标准的POSIX或SQL接口，都有自己的开发工具、开发语言、配置等，需要
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2024-08-13 18:12:07
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时序数据库简介时间序列数据最简单的定义就是数据格式里包含timestamp字段的数据。比如股票市场的价格，环境中的温度，主机的CPU使用率等。几乎所有的数据都可以打上一个timestamp字段。时间序列数据更重要的一个属性是如何去查询它。在查询的时候，对于时间序列我们总是会带上一个时间范围去过滤数据。同时查询的结果里也总是会包含timestamp字段。时序数据库技术选型基于关系型数据库几乎任意数据
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2024-05-10 19:14:27
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时序数据机器学习是指在时间序列数据上应用机器学习技术进行分析和预测。在现代数据应用场景中，时序数据的应用越来越广泛，包括金融市场的价格预测、物联网设备的监控、气象数据分析等。以下是对这一主题的详细解析。
### 背景定位
在当前数字化和智能化的大背景下，时序数据分析成为了预测和决策的重要依据。特别是在金融、物流、供应链等领域，时序数据的分析能够帮助企业优化运营，提高效率。在此背景下，我们将采用
本文尝试应用ARIMA时间序列模型对具有明显季节规律的月度时序数据进行预测，样本数据来源于本人项目工作中的某地区某行业电量（已脱敏处理），外加搜集了部分外部宏观经济、气象数据，时间跨度2017年1月至今。思路：将原始时序数据进行周期分解为趋势部分+周期部分+残差部分，趋势部分应用ARIMA建模预测，周期部分取历年月均值，残差部分计算残差上界、残差下界并应用Lasso回归模型基于外部影响因素建模预测
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2024-07-22 11:27:29
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一、收集、预处理数据收集：使用R包TSA的数据集，描述数据的基本统计特征【均值、方差、原始时序图】数据预处理：因为数据来源可靠，故针对数据预处理只做空缺值检查，其基本检测方法如下：
根据时间起点与时间终点以时间粒度确定的总的时间点数；将TSA的数据co2中数据映射到刚才确定的时间轴上，空缺的地方赋值为Null；针对值为Null的时间点，用该点两侧的时间点对应取值的平均值为其重新赋值；二、平稳
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2024-01-29 02:32:02
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之前的章节在介绍时序数据的时候基本上时间作为index，提供values值产生了Series数据，一般时序index和values一一对齐，现实使用pandas处理数据会发现数据value和index存在位置差，需要将values前移或整体后移，这个时候可以借助pandas的shift函数来移动一下数值数据values.有的时候会发现index过密，想缩短时间学列的间隔值，这个时候可以考虑用asf
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2023-11-24 16:56:20
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数据挖掘的主要任务是分类、聚类、关联分析、预测、时序模式和偏差分析。 （一）C4.5 算法C4.5算法是机器学习中的一种分类决策树算法，其核心是ID3 算法，C4.5算法继承了ID3算法的优点，并在以下几方面对ID3算法进行了改进： 1) 用信息增益率来选择属性，克服了用信息增益选择属性时偏向选择取值多的属性的不足； 2) 在树构造过程中进行剪枝；【剪枝有两种方式：1、先构造后剪枝；2、
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2023-11-13 14:06:38
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目录1、工业时序数据的定义及作用2、工业时序数据的典型特点3、工业时序数据库与传统数据库的比较4、工业时序数据库基本要求5、工业时序数据处理面临的挑战6、时序数据处理工具（系统）需具备的功能7、时序数据处理流行工具8、工业时序数据的应用8.1 智慧工厂智能应急指挥和融合通信调度8.2 设备智能运维随着工业物联网的快速发展，工业企业在生产经营过程中会采集大量的数据，并进行实时处理
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2024-02-05 00:39:14
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# 机器学习模型与时序数据
在当今数据驱动的世界中，机器学习已经成为许多行业的重要工具。尤其是在处理时序数据（如股票市场、气象预测或传感器数据）时，合适的机器学习模型显得尤为关键。本篇文章将介绍什么是时序数据，如何处理它们，并提供一个简单的代码示例，帮助读者理解其应用。
## 什么是时序数据？
时序数据是按照时间顺序收集的数据点。这种类型的数据在许多领域都有广泛应用，包括金融、气象、医疗等。
# 时序数据机器学习入门指南
时序数据是指按照时间顺序排列的数据，广泛应用于金融、气象、交通等领域。进行时序数据的机器学习通常包括多个步骤，从数据收集到模型评估。本文将逐步引导一位初学者实现时序数据机器学习的项目。
## 流程概述
以下是实现“时序数据机器学习”的基本步骤。
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1 | 数据收集 |
| 2 | 数据预处理
首先打开vs建立一个Analysis Services项目，然后点击数据源文件右键【新建数据源】，根据数据源向导建立自己的数据源，如图1：点击【确定】，选择刚才的数据连接，点击【下一步】进入模拟信息窗体，这一步记得我的电脑只能选择“使用服务账户这一项”，不然后期处理多维数据集时会连接不上数据库，当然这个看个人电脑情况，因为我同事选择的是“使用特定windows用户名和密码”这一项依然处理成功了。这
KairosDB KairosDB最初是从OpenTSDB 1.x版本fork出来的一个分支，目的是在OpenTSDB的代码基础上进行二次开发来满足新的功能需求。其改造之一就是支持可插拔式的存储引擎，例如支持H2可以方便本地开发和测试，而不是像OpenTSDB一样与HBase强耦合。在其最初的几个版本中，HBase也是作为其主要的存储引擎。但是在之后的存储优化中，慢慢使用Cassandra替换了
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2024-10-09 22:08:17
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基于时序数据库的GPS处理方案1 概述运动中的GPS数据是典型的时序数据，是由设备在一段时间内连续间隔一定时间生成GPS坐标信息。少量设备的GPS信息处理可以用简单的算法处理，但对于成千上万的设备，就需要考虑算法的执行效率。特别是针对大量用于查询的情况下，例如公交车查询、物流查询等。 &
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2023-10-23 09:31:36
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时序数据时序数据概述即时间序列数据------用于时序预测 作用：用来连续观察同一对象在不同时间点上获得的数据样本集 处理目标：对给定的时间序列样本，找出统计特性和发展规律性，推测未来值语音是一类特殊的时序数据 识别语音对应的文本信息是当前人工智能的热点观察时序数据时序数据特性循环性 指时间序列的变动有规律地徘徊于趋势线上下并反复出现季节性 一年内随季节变换而发生的有规律的周期性变化，比如流感季，
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2024-04-23 15:36:06
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背景：随着互联网的高速发展、大数据的迅速膨胀和物联网的飞速崛起，我们发现生活和工作中的大部分数据渐渐和时间产生了关联。比如运动的实时步数、每天的收盘价格、共享单车的设备状态等等。为了存储这些与时间相关的数据，积极拥抱物联网时代，各大企业纷纷推出自家的时序数据库。本文将对时序数据库的基本概念、应用场景及腾讯时序数据库CTSDB做简要介绍。 什么是时序数据库 1. 时序数据1.1 什么
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2024-05-03 21:43:19
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