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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时间序列分析技巧（一）：根据ACF、PACF进行AR、MA、ARMA模型选择
本文指导程序员如何在时间序列预测领域选择职业道路，重点讲解了ARIMA模型的选择方法，通过ACF和PACF图判断模型类型，并强调了编程语言、统计学知识、数据处理技能和业务理解的重要性。
时间序列异常检测算法盘点：统计方法、预测方法、有监督学习、深度学习、业务指标异常检测
本文深入探讨时间序列异常检测，从数据场景、实际挑战和常用算法三个方面展开。面对形态各异的数据和缺乏标注的问题，统计方法如k-sigma、预测模型如ARIMA、LSTM以及有监督学习和深度学习生成模型各有优劣。文章提出了一种结合特征描述、检测器和分类器的智能异常检测架构，以适应不同业务场景，减少误报和漏报。
干货 ：时间序列异常检测
异常检测在时序数据分析中至关重要，应用于多个领域如航天、网络安全等。异常类型包括异常值、波动点、断层异常和异常时间序列。统计方法如3σ法则、箱型图、Grubbs测试等用于识别异常；预测方法通过残差分析检测异常；基于距离和密度的方法如k-NN、LOF等寻找离群点；PCA和非线性方法如iForest也可用于异常检测。此外，还有针对非数值型数据的AVF算法。了解并选择合适的方法对实时业务监控和故障预防具有重要意义。
【机器学习 | 数据挖掘】时间序列算法
博客围绕时间序列展开，介绍常用算法，阐述预处理中的平稳性与白噪声检验方法。分析平稳时间序列的AR、MA、ARMA模型性质及建模步骤，还探讨非平稳时间序列，重点介绍差分运算和ARIMA模型，包括其构建及相关检验方法。
时间序列分析能力成长路线图：从数据病理到业务闭环
本文提出以能力断点为核心的时间序列分析能力成长路径，覆盖数据病理诊断、统计模型工程化、深度学习轻量化、业务误差归因、在线学习适配和多源异构融合六大关键能力。强调从时序数据直觉建立到业务-模型闭环构建的四阶段演进，并揭示数据预处理、模型评估与生产部署中的典型陷阱及解决方案，突出业务可解释性与工程落地性。
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