根据具体业务对数据进行时间序列统计

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2023-01-12 15:18:44

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时间序列数据分析—概述本文依据知乎大佬的文章概述随着工业界大规模时间序列数据（例如物联网，医疗数字化，智慧城市等领域）的出现和算力的提升，时间序列数据分析的重要性日益凸显。因此伴随着大量时间序列数据被检测和收集，对于基于统计学和机器学习的具有竞争力的分析方法的需求也越来越强。因此在之后的章节中，我们将对时间序列数据分析进行一个全面的探讨。 时间序列分析的定义 时间序列分析是指从按时间排序的数据点中抽取有价值的总结和统计信息的行为 时间序列分析既包含了对过去数据的诊断，也包括对未来数据的预测。

按时间顺序排列的一组随机变量X1,X2,…,Xt表示一个随机事件的时间序列。 时间序列分析的目的是给定一个已被观测了的时间序列，预测该序列的未来值。表1 常用的时间序列模型模型名称描述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，使序列平滑化。根据所用平滑技术的不同，可分为移动平均法和指数平滑法。趋势拟合法 ...

第11章 时间序列 时间序列数据在很多领域都是重要的结构化数据形式，例如金融、经济、生态学、神经科学和物理学。在多个时间点观测或测量的数据形成了时间序列。许多时间序列是固定频率的，也就是说数据是根据相同的规则定期出现的，例如每15秒、每5分钟或每月1次。 时间序列也可以是不规则的，没有固定的时间单位或单位间的偏移量。最简单和最广泛使用的时间序列是那些由时间戳索引的。 11.1 日期和时间数据的类型及工具 Python标准库包含了日期和时间数据的类型，也包括日历相关的功能。 dateti

摘要：随着云计算和IoT的发展，时间序列数据的数据量急剧膨胀，高效的分析时间序列数据，使之产生业务价值成为一个热门话题。阿里巴巴数据库事业部的HiTSDB团队为您分享时间序列数据的计算分析的一般方法以及优化手段。演讲嘉宾简介：钟宇（悠你）阿里巴巴数据库高级专家，时间序列数据库HiTSDB的研发负责人。在数据库、操作系统、函数式编程等方面有丰富的经验。本次直播视频PPT，戳这里！本次分享主要分...

1. 时间序列规则 1.1 什么是时间序列规则对于赛题/业务的规则之前已经描述了它的重要性和应用，在此不再赘述。这章主要了解时间序列及其规则，和周期的应用。 1.1.1 时间序列 时间序列（或称动态数列）：指将同一统计指标的数值按其发生的时间先后顺序排列而成的数列。通常是在相等间隔的时间段内依照给定的采样率对某种潜在过程进行观测的结果。目的：时间序列数据本质上反映的是某个或者某些随机变量随时间不断变化的趋势，而时间序列预测方法的核心就是从数据中挖掘出这种规律，并利用其对将来的数据做出估计。可以反映

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