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
通过接触一些项目和软件产品，多次接触到多维数据的相关内容。这个似明白非明白的概念始终萦绕在自己的脑子里。今天晚上想把这个多维数据库看个清清楚楚明明白白，通过百度搜索结果的解释很雾里看花；通过雅虎知识堂搜索无果；把希望寄托到google上可是输入“多维数据库”这个字时，结果却出现网页打不开。还以为是google出了故障，输入别的关键字能正
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
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
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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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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目录一、当前主流的时序数据库二、主流时序数据库分析1、Influxdb2、Timescale3、Apache Druid4、Kdb+5、Graphite6、RRDtool7、OpenTSDB8、Prometheus9、DolphinDB10、IoTDB11、QuestDB12、TDengine13、云厂商三、选型 因为个人用的go，所以调研及对比主要针对适配了go语言的数
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2024-03-13 23:17:07
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1. 序列预处理TimeseriesGenerator用于生成批量时序数据的实用工具类。这个类以一系列由相等间隔以及一些时间序列参数（例如步长、历史长度等）汇集的数据点作为输入，以生成用于训练/验证的批次数据。from keras.preprocessing.sequence import TimeseriesGenerator
import numpy as np
data = np.arra
论文解读 ——TimesNet 模型论文一：TEMPORAL 2D-VARIATION MODELING FOR GENERAL TIME SERIES ANALYSIS 论文：https://openreview.net/pdf?id=ju_Uqw384Oqtu文章解读本文是2023年2月ICLR发表出来的一篇关于深度学习的预测模型，该模型围绕时序变化建模展开，设计提出了时序基础模型TimesN
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2024-06-04 19:45:57
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近几年大数据和人工智能技术逐渐成熟，运维领域多年来面临的困境有望得到突破。AIOps就是在这样一个环境下自然孕育而生。IT运维数据天生就有数据量大，维度多，时序等特征，结合人工智能算法，通过训练，就可以让机器自动发现系统异常，快速找到关联的根因，甚至可以根据历史数据提前做出预测。近些年关于AIOps的研究越来越热门，其中，多维时间序列的异常检测和故障诊断是其中非常重要的一个课题方向。本次和大家分享
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2024-03-30 10:19:42
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# 时序数据预测与机器学习库
时序数据预测是数据科学中一个颇具挑战性且重要的课题。无论在金融市场、天气预报，还是设备故障预测等领域，准确地预测未来的趋势都是至关重要的。近年来，随着机器学习和深度学习的迅速发展，许多工具和库为我们提供了优化时序数据预测的强大功能。本文将介绍一些常用的时序数据预测机器学习库，并通过示例展示其应用。
## 什么是时序数据？
时序数据是根据时间顺序收集的数据。它通常
原创
2024-10-18 06:08:57
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时间序列数据异常点是指序列中模式存在不一致的点（如突然的上升或下降，趋势改变，层级变换，超出历史最大值/最小值）。时序数据的异常检测旨在快速准确的找到这些异常点。按照算法的监督方式区分，时序异常检测可以分为有监督，无监督以及弱监督三类。其中，有监督的方法将异常检测转化为二分类问题，正常数据为一个类，异常数据为一个类。这样可以直接利用现成的分类算法。但是需要人工标记异常数据，在许多实际应用中往往不太
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2023-10-03 14:14:40
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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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1）平滑法2）趋势拟合法3）组合模型4）AR模型5）MA模型6）ARMA模型7）ARIMA模型8）ARCH模型和GARCH模型周五听了一讲报告，报告中老师讲述了传统的时序模型预测问题，因为认真的记录了笔记，所以利用今天时间整理出来，供以后学习作参考。传统的时序模型预测问题一共有8类模型：1）平滑法平滑法常用于趋势分析和预测，利用修匀技术，削弱短期随机波动对序列的影响，视序列平画画。有两
一、背景 随着移动互联网、物联网、大数据等行业的高速发展，数据在持续的以指数级的速度增长，比如我们使用手机访问互网络时的行为数据，各种可穿戴设备上报的状态数据，工厂中设备传感器采集的指标数据，传统互联网公司的监控数据等。实际上，这些按照时间顺序记录系统、设备状态变化的数据都是时序数据（Time Series），它普遍存在于互联网、物联网、IT基础设施中。 得益于软硬件技术的快速发展，处理如此庞大的
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2024-07-11 23:07:25
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时序数据深度学习是一个复杂而充满挑战的领域，尤其在处理具有时间特征的数据时。本文将通过具体的问题背景、错误现象、根因分析和解决方案，深入探讨如何有效解决时序数据深度学习中的常见问题。
## 问题背景
在金融行业中，用户通常需要预测股市的变化，模型需基于过去的交易数据进行预测。这就涉及到时序数据深度学习的应用。用户在使用此类模型时，常常会遇到模型预测效果不佳的情况，造成股市预测的失误。
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