前言不管是使用polaris监控还是grafana监控都有用到一个特殊的数据库–TSDB概念TSDB（Time Series Database）：一系列数据点按照时间顺序排列；时间序列数据就是历史烙印，具有不变性、时间排序性（基于时间的一系列数据，在有时间的坐标中将这些数据点连成线，往过去看可以做成多维度报表，揭示其趋势性、规律性、异常性；往未来看可以做大数据分析、机器学校、实现预测和预警&nbs
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2024-05-10 09:41:16
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1.时间序列数据库的定义“时序列数据库用来存储时序列（time-series）数据并以时间（点或区间）建立索引的软件。一般时序列数据都具备如下两个特点：数据结构简单数据量大所谓的结构简单，可以理解为某一度量指标在某一时间点只会有一个值，没有复杂的结构（嵌套、层次等）和关系（关联、主外键等）。2.TSDB的特点TSDB作为一种专为时序列数据优化而设计的数据库，在很多方面都和传统的RDBMS和NoSQ
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2024-02-04 20:31:47
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时间序列是一种数据类型，它代表着随着时间的推移变化的连续数据。时间序列数据通常是由一系列时间戳和相应的数值组成的。例如，一个股票的收盘价就是一个时间序列数据，其中每个时间戳对应着股票的收盘价。时间序列分析是一种用于研究时间序列数据的统计学方法。它主要用于描述和预测时间序列数据的趋势和周期性。时间序列分析的应用非常广泛，在财务、经济、气象学、生物学、工程等领域都有广泛的应用。具体应用有：预测未来销售
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2023-09-27 21:44:37
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摘要：本期将从GaussDB(for Influx)数据模型谈起，分享GaussDB(for Influx)数据建模的最佳方法，避免一些使用过程中的常见问题。本文分享自华为云社区《华为云GaussDB(for Influx)揭秘第七期：最佳实践之数据建模》，作者： GaussDB 数据库。华为云GaussDB(for Influx)时序数据库面向工业物联网海量时序数据场景提供数据安全、高性能、低存
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2023-07-06 16:09:34
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# 时间序列Python
时间序列是指按照时间顺序排列的一系列数据。在现实生活中，我们经常会遇到时间序列数据，比如股票价格、气温变化、销售量等。通过分析时间序列数据，我们可以发现其中的规律和趋势，从而做出合理的预测和决策。
Python是一种功能强大的编程语言，拥有丰富的时间序列分析工具和库。本文将介绍如何使用Python进行时间序列分析，并给出相应的代码示例。
## 安装所需库
在进行时
原创
2023-12-16 07:21:05
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# Python时间序列分析入门指南
## 引言
时间序列是指按照时间顺序排列的数据集合，通常用于分析和预测时间相关的现象和趋势。Python提供了丰富的库和工具来进行时间序列分析，本文将引导你从头开始学习如何实现Python时间序列分析。
## 1. 确定任务和目标
在开始之前，我们需要明确我们的任务和目标。假设我们有一个时间序列数据集，我们的目标是对该数据集进行分析和预测。具体来说，我们希
原创
2023-09-07 13:46:04
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# 时间序列分析入门：使用 Python 进行数据探索
时间序列分析是在随时间变化的数据中寻找规律与趋势的过程。在许多领域，时间序列数据可以帮助我们做出更好地决策，例如金融、天气预报、经济指标分析等。本文将介绍如何使用 Python 进行基本的时间序列分析，并结合实际案例进行讲解。
## 基本概念
时间序列数据是一系列按时间顺序排列的数据点。时间序列的主要特点包括趋势、季节性和周期性。趋势是
时间序列日常生活中我们的大多数诗句都是跟时间相关的，比如股票数据，每一个时间段的盈亏，因此，我了解了时间序列这个方便我们分析与时间相关的数据。时间戳import time
time.time() # 查看当前的时间戳
# 输出
1584431953.366432
# 将时间戳转换成本地时间类型
t = time.time()
loc_t = time.localtime(t)
loc_t
#
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2024-04-03 06:27:29
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prophet是facebook开源的python预测库，该库的api设计与sklearn很像，也是分为fit方法和predict方法。prophet库可以帮助我们进行SaturatingForecastsTrendChangepointsSeasonality,HolidaysEffectsMultiplicativeSeasonalityUncertaintyIntervalsOutliers
原创
2020-12-31 20:44:30
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异常检测（Anomaly detection）是目前时序数据分析最成熟的应用之一，定义是从正常的时间序列中识别不正常的事件或行为的过程。有效的异常检测被广泛用于现实世界的很多领域，例如量化交易，网络安全检测、自动驾驶汽车和大型工业设备的日常维护。以在轨航天器为例，由于航天器昂贵且系统复杂，未能检测到危险可能会导致严重甚至无法弥补的损害。异常随时可能发展为严重故障，因此准确及时的异常检测可以提醒航天
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2023-11-12 22:56:03
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这一节主要讲线形时间排序的算法，主要的知识点是：1. 基于比较的排序的下界及分析 (两种线性排序算法)2.计数排序 3.radix排序1. 基于比较的排序的下界及分析前面介绍了很多用于排序的算法（merge sort,quicksort,insertion sort等），目前这些算法最小的时间复杂度就是Θ(nlogn).事实上，这些基于比较的排序算法最差情况下最好的时间
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2023-10-13 12:18:07
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本文用于《金融时间序列》的相关介绍，适合快速入门和期末复习。（才怪我感觉自己考的超烂）OK，首先用自己的话讲一下什么是时间序列，首先我们会考得最多得时间序列肯定是线性的，既然说了有线性的，那肯定就有非线性的，经典的三类AR,MA,ARMA。那什么是时间序列呢？首先这是一个数学模型，用来干嘛？用来做预测的，举个例子，如果你知道一个月之后某只股票的股价，你是不是发达了，那你怎么预测呢？猜数字？不可能吧
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2024-06-14 21:05:23
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目录差分指数平滑法 一阶差分指数平滑法 二阶差分指数平滑模型 自适应滤波法 自适应滤波法的基本过程 N, k 值和初始权数的确定 差分指数平滑法在上节我们已经讲过，当时间序列的变动具有直线趋势时，用一次指数平滑法会出现滞后偏差，其原因在于数据不满足模型要求。因此，我们也可以从数据变换的角度来
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2023-08-17 16:44:55
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时间序列预测目录时间序列预测 1.时间序列介绍 2.原始数据集 3.导入数据 4.检测时间序列的*稳性 5.如何使时间序列*稳 5.1 估计和消除趋势 5.1.1 对数转换 5.1.2 移动*均 5.2 消除趋势和季节性 5.2.1 差异化 5.2.2 分解 6.预测时间序列 6.1 AR Model 6.2 MA Model 6.3 Combined Model 6.4 恢复到原始比例 1.时间
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2023-08-25 13:08:53
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时间序列建模流程时间序列的建模分析流程时间序列可视化序列平稳严平稳、平稳的区别差分法处理非平稳数据模型自回归模型（AR）移动平均模型（MA）自回归平均模型（ARMA）差分自回归移动平均模型（ARIMA）通过ACF/PACF找最优参数自相关函数ACF（autocorrelation function）偏自相关函数PACF（partial autocorrelation function）ARIMA
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2023-10-19 10:55:13
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11.7 移动窗口函数为了处理数字数据，Pandas提供了几个变体，如滚动，展开和指数移动窗口统计的权重。 其中包括总和，均值，中位数，方差，协方差，相关性等； 所谓窗口，就是将某个点的取值扩大到包含这个点的一段区间，用区间来进行判断； 移动窗口就是窗口向一端滑行，默认是从右往左，每次滑行并不是区间整块的滑行，而是一个单位一个单位的滑行； 窗口函数主要用于通过平滑曲线来以图形方式查找数据内的趋势。
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2024-01-01 16:34:19
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文章目录前言一、时间序列分析简介1.1、简介1.2、事物的变化过程1.3、序列分析1.4、时间序列分析二、预测方法2.1、简单移动平均法2.2、指数平滑方法1）不等权的平均方法2）十一点不等权平滑3）十五点平滑公式4）二十一点平滑公式前言本文主要介绍数据挖掘当中对与时间序列分析的一些分析方法介绍，以下案例经供参考一、时间序列分析简介1.1、简介时间序列数据是常见的数据类型之一,时间序列分析基于随机
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2024-02-16 10:54:40
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本章将正式开始时间序列分析方法的内容，我们会先从统计学方法开始讲起，这类方法最为传统，在学术研究和工业模型等领域都已经有了十分广泛的应用。这类方法和线性回归有一定类似，会用到线性回归来解释不同时间下数据点之间的关系。
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2023-08-01 15:07:13
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最近写论文建模时，需要用到eviews软件。以前学过，但是基本忘了，前来做个记录。创建工作文件在命令输入窗口键入命令Create 时间频率类型 起始期 终止期例如创建一个1990年到2004年的时间数据工作文件，则需键入命令：CREATE A 1990 2004创建一个1990年1月到2004年12月的时间数据工作文件，则需键入命令：
CREATE M 1990：1 2004：12序列的创建Ser
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2023-11-28 08:23:34
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前言交叉验证是帮助机器学习模型选择最优超参数的有用程序。它对于较小的数据集特别有用，因为这些数据集没有足够的数据来创建具有代表性的训练集、验证集和测试集。简单地说，交叉验证将单个训练数据集拆分为训练和测试数据集的多个子集。最简单的形式是k-fold交叉验证，它将训练集拆分为k个较小的集合。对于每个分割，使用k-1个集合的训练数据训练模型。然后使用剩余数据对模型进行验证。然后，对于每一次拆分，模型都
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2023-12-17 12:14:04
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