《应用时间序列分析:R软件陪同》——第1章 引言 1.1 时间序列的特点

) 时间 序列.当然也有连续(continuous) 时间 序列,它是不间断地取值得到的 时间 序列,比如地震波和一些状态控制(比如月球车是否苏醒的用1-0表示的状态)的连续观测值,但对象不一定是连续的(比如0-1状态).和用于简单最小二乘 回归的横截面数据不同 ...

《应用时间序列分析:R软件陪同》——3.2 一元时间序列数据实例分析

本节书摘来自华章计算机《应用 时间 序列分析:R软件陪同》一书中的第3章,第3.2节,作者:吴喜之,刘苗著, 更多章节内容可以访问云栖社区“华章计算机”公众号查看。![image](https://yqfile.alicdn.com/0f5280dfdb7cad69b40ee1063acdb7e9d60a4ebc.png) ...

《应用时间序列分析:R软件陪同》——1.2 时间序列例子

本节书摘来自华章计算机《应用 时间 序列分析:R软件陪同》一书中的第1章,第1.2节,作者:吴喜之,刘苗著, 更多章节内容可以访问云栖社区“华章计算机”公众号查看。###1.2 时间 序列例子例1.1 美国年度经济数据(sf ...

Facebook开源时间序列内存数据库Beringei,追求极致压缩率——如果是int根据大多数时间序列中的值与相邻数据点相比并没有显著的变化,只要使用XOR将当前值与先前值进行比较,然后存储发生变化的比特。最终,该算法将整个数据集至少压缩了90%

实时并精确的监控,以便在第一 时间发现、诊断、处理出现的问题。Facebook使用 时间 序列数据库(TSDB)跟踪和存储系统度量指标,比如说产品的统计信息(每分钟发送多少消息)、服务的统计信息(命中缓存层与MySQL层的查询速率),以及系统的统计信息(CPU ...

《应用时间序列分析:R软件陪同》——第2章 一元时间序列的基本概念和模型

本节书摘来自华章计算机《应用 时间 序列分析:R软件陪同》一书中的第2章,作者:吴喜之,刘苗著, 更多章节内容可以访问云栖社区“华章计算机”公众号查看。###第2章 一元 时间 序列的基本概念和模型本章介绍 时间 序列的概念、模型及 ...

《应用时间序列分析:R软件陪同》——第 3 章 一元时间序列数据的拟合及预测 3.1 一些估计和预测方法的基本数学原理

本节书摘来自华章计算机《应用 时间 序列分析:R软件陪同》一书中的第3章,第3.1节,作者:吴喜之,刘苗著, 更多章节内容可以访问云栖社区“华章计算机”公众号查看。![image](https://yqfile.alicdn ...

《应用时间序列分析:R软件陪同》——2.1 时间序列的平稳性及相关性度量

本节书摘来自华章计算机《应用 时间 序列分析:R软件陪同》一书中的第2章,第2.1节,作者:吴喜之,刘苗著, 更多章节内容可以访问云栖社区“华章计算机”公众号查看。![image](https://yqfile.alicdn ...

Newtonsoft.Json 序列化和反序列化 时间格式

null 1.JSON 序列化string JsonStr= JsonConvert.SerializeObject(Entity);eg: A a=new A(); a.Name="Elain00" ...

.net——序列化与反序列化中对日期时间的处理

;     当然,在 序列化的时候,我们可以不对日期 时间做单独处理,拿到前台JS之后,再对数据进行一个整合过滤,这样,就不会固定死日期 时间的返回格式,感觉这样比在后台处理好。     ...

条件随机场——时间序列(句子单词序列也算),其特征函数必须要考虑前一刻的数据

拍的,那就打上跑步的标签;有的照片是开会时拍的,那就打上开会的标签。问题来了,你准备怎么干?一个简单直观的办法就是,不管这些照片之间的 时间顺序,想办法训练出一个多元分类器。就是用一些打好标签的照片作为训练数据,训练出一个模型,直接根据照片的特征来分类 ...

独家 | ARIMA/Sarima与LSTM的时间序列数据集成学习(附链接)

传统 时间 序列预测中最常使用到的 时间 序列模型有以下五种,包括:自 回归(AR)模型;移动平均(MA)模型;自 回归移动平均(ARMA)模型;自 回归整合移动平均模型(ARIMA);季节性整合自 回归移动平均模型(SARIMA)模型。自 回归AR模型以 ...

独家 | 利用Auto ARIMA构建高性能时间序列模型(附Python和R代码)

你已经有了直觉,第一个例子是简单的 回归问题,而第二个例子是 时间 序列问题。虽然这里的 时间 序列问题也可以用线性 回归来解决,但这并不是最好的方法,因为它忽略了这些值与所有相对过去值之间的关系。下面,我们来了解一下解决 时间 序列问题的一些常用方法。二、 时间 序列 ...

时间序列预测教程:如何利用 Python 预测波士顿每月持械抢劫案数量?

地理解你的问题。如何开发自 回归积分滑动平均模型(ARIMA),将其保存到文件,并在之后加载它对新的 时间步骤进行预测。让我们开始吧。波士顿概述在本教程中,我们将端到端地来解析一个 时间 序列预测工程,从下载数据集、定义问题到 ...

小白学数据 | 除了计算大姨妈周期,时间序列分析还有什么用

,趋势和季节效应可能都不存在 时间 序列分析就需要做更多的数据准备工作。例如,与用于标准线性 回归的数据不同, 时间 序列的数据不一定是独立的或呈现出相同分布。它的一个决定性特征就是数据的排序是有意义的。数据的排序与内在含义有强依赖关系,更改顺序可能会更改数据的意义 ...

如何将时间序列问题用 Python 转换成为监督学习问题

本文讲的是如何将 时间 序列问题用 Python 转换成为监督学习问题,一些机器学习方法(例如深度学习)可以用于进行 时间 序列预测。本文讲的是如何将 时间 序列问题用 Python 转换成为监督学习问题,原文地址:How to Convert ...

为物联网而生:高性能时间序列数据库HiTSDB商业化首发!

近日,阿里云宣布高性能 时间 序列数据库 (High-Performance Time Series Database , 简称 HiTSDB) 正式商业化。近日,阿里云宣布高性能 时间 序列数据库 (High-Performance Time Series ...

使用时间序列分解模型预测商品销量

销量的模型构建流程和方法,以及如何评估模型和使用模型的结果来制定决策。通过本课程介绍的模型,学会根据促销价格、促销手段和 时间本身做线性 回归时间 序列分解,以预测销量并根据模型的结果指导运营策略。 ...

重新定义数据库历史的时刻——时间序列数据库Schwartz认为InfluxDB最有前途,Elasticsearch也不错

Schwartz认为:人们将来创造出来的更加现代的数据库必将是非常实用而且好用的。 时间 序列数据库 时间 序列数据库会把事件带上 时间戳保存起来,并将 时间戳作为数据模型的一个非常天然而基本的组成部分。它们支持做基于 时间的分析,以支持基于 时间的 ...

时间序列数据的存储和计算 - 概述

什么是 时间 序列数据  什么是 时间 序列(Time Series,以下简称时序)数据?从定义上来说,就是一串按 时间维度索引的数据。用描述性的语言来解释什么是时序数据,简单的说,就是这类数据描述了某个被测量的主体在一个 时间范围内的每个 ...

大数据DDos检测——DDos攻击本质上是时间序列数据,t+1时刻的数据特点和t时刻强相关,因此用HMM或者CRF来做检测是必然! 和一个句子的分词算法CRF没有区别!

nullDDos攻击本质上是 时间 序列数据,t+1时刻的数据特点和t时刻强相关,因此用HMM或者CRF来做检测是必然!——和一个句子的分词算法CRF没有区别!注:传统DDos检测直接基于IP数据发送流量来识别,通过硬件防火墙搞定 ...

JavaScriptSerializer 序列化json 时间格式

null利用JavaScriptSerializer 序列化json 时间格式,得到的DateTime值值显示为“/Date(700000+0500)/”形式的JSON字符串,显然要进行转换1.利用字符串直接替换 ...

表格存储最佳实践:一种用于存储时间序列数据的表结构设计

时间 序列存储的场景,例如监控数据或者日志数据,通常比较难解决的是写入的问题,传统的数据库难以承载如此大数据量、高并发的写入压力。表格存储能够提供非常优秀的写入能力,在阿里内部得到到了正好的实践和证明。但是若要发挥其强度的写入能力,需要有一个良好 ...

HiTSDB高性能时间序列数据库产品解析

2018云栖大会武汉峰会IOT物联网专场,阿里巴巴数据库产品专家艾乐强带来题为HiTSDB高性能 时间 序列数据库产品解析的演讲。主要内容从四个方面进行解说,首先介绍了物联网数据特征和数据库困境,然后是对HiTSDB 核心能力进行介绍,紧接着对物联网平台方案 ...

《应用时间序列分析:R软件陪同》——1.5 习题

本节书摘来自华章计算机《应用 时间 序列分析:R软件陪同》一书中的第1章,第1.5节,作者:吴喜之,刘苗著, 更多章节内容可以访问云栖社区“华章计算机”公众号查看。###1.5 习题1.从网上下载R软件.2.在联网的 ...

时间序列数据库——索引用ES、聚合分析时加载数据用什么?docvalues的列存储貌似更优优势一些

的数据点按照 时间顺序排列存储在Hbase中。Hbase是一种支持排序的存储引擎,其排序的 方式是根据每个row的rowkey(就是关系数据库里的主键的概念)。MySQL存储 时间 序列的最佳实践是利用MySQL的Innodb的 clustered index ...

时间序列数据在MaxCompute中的存储探讨

null方法1:单列表;方法2:拆分成多个子 序列,多行存储;方法3:拼成一个STRING/VARCHAR, 自行写udf解析后,统计。但是注意,VARCHAR:变长字符类型,n为长度,取值范围 1 到 65535STRING:字符串类型,目前长度限制为 8M ;方法4:放弃存储原始数据,改为存储中间结果;暂时没 时间验证以上方案的性能,请听日后分解。 ...

《应用时间序列分析:R软件陪同》——2.2 白噪声

本节书摘来自华章计算机《应用 时间 序列分析:R软件陪同》一书中的第2章,第2.2节,作者:吴喜之,刘苗著, 更多章节内容可以访问云栖社区“华章计算机”公众号查看。![image](https://yqfile.alicdn ...

《应用时间序列分析:R软件陪同》——2.4 趋势平稳过程

本节书摘来自华章计算机《应用 时间 序列分析:R软件陪同》一书中的第2章,第2.4节,作者:吴喜之,刘苗著, 更多章节内容可以访问云栖社区“华章计算机”公众号查看。![image](https://yqfile.alicdn.com/ba3b4501afebe0d95ad6f187183ba481c008039f.png) ...

循环神经网络(RNN, Recurrent Neural Networks)——无非引入了环,解决时间序列问题

Scratch进行学习。什么是RNNs  RNNs的目的使用来处理 序列数据。在传统的神经网络模型中,是从输入层到隐含层再到输出层,层与层之间是全连接的,每层之间的节点是无连接的。但是这种普通的神经网络对于很多问题却无能无力。例如 ...

时间序列数据的存储和计算 - 开源时序数据库解析(一)

.quote等。- timestamp:秒级或毫秒级的Unix 时间戳,代表该 时间点的具体 时间。- tags:一个或多个标签,也就是描述主体的不同的维度。Tag由TagKey和TagValue组成,TagKey就是维度,TagValue就是该维度的值 ...

如何优雅地用TensorFlow预测时间序列:TFTS库详细教程

batch数据形成train_input_fn的方法和之前完全一样。下面我们就利用这个train_input_fn来训练模型。使用AR模型预测 时间 序列回归模型(Autoregressive model,可以简称为AR模型)是统计学上处理 时间 序列模型的 ...

如何优雅地用TensorFlow预测时间序列:TFTS库详细教程

)从reader建立batch数据形成train_input_fn的方法和之前完全一样。下面我们就利用这个train_input_fn来训练模型。使用AR模型预测 时间 序列回归模型(Autoregressive model,可以简称为 ...

《量化金融R语言高级教程》一第1章 时间序列分析

》(Introduction to R for Quantitative Finance)。那本书探讨了 时间 序列分析的一些基本主题,如线性单变量 时间 序列建模、自 回归单整移动平均(Autoregressive Integrated Moving Average ...

基于深度迁移学习进行时间序列分类

null论文动机通常来说,用传统的机器学习方法(例如 KNN、DTW)进行 时间 序列分类能取得比较好的效果。但是,基于深度网络的 时间 序列分类往往在大数据集上能够打败传统方法。另一方面,深度网络必须依赖于大量的训练数据,否则精度也无法超过传统机器学习方法 ...

如何使用最流行框架Tensorflow进行时间序列分析——第二篇

看深度学习框架排名第一的TensorFlow如何进行时序预测——第一篇 时间 序列分析是一种动态数据处理的统计方法。根据对系统进行观测得到的 时间 序列数据,用曲线拟合的方法对系统进行客观的描述。如今, 时间 序列数据出现在金融 ...

邓侃解读:医疗关键数据时间序列敏感度分析的通用方法

核对病情描述与诊断结果是否一致不妨把住院病历的内容,看成一个 时间 序列。从入院到出院这一期间每一天的病情描述都是一个矢量,包含各种症状、体征、化验指标、检查标志物,以及诊断、药品、手术、护理等等。这些数据信息都是连贯的,仅修改结果就像一个错误的数学公式 ...

时间序列数据库——索引用ES、聚合分析时加载数据用什么?docvalues的列存储貌似更优优势一些。那分布式计算呢?ES做

)。Segment内的doc数量上限是1的 31次方,这样doc id就只需要一个int就可以存储。Segment对应了一些列文件存储索引(倒排表等)和主存储(DocValues等),这些文件内部又分为小的 Block进行压缩。 时间 序列数据一般按照日期分成多个 ...

独家 | 教你使用简单神经网络和LSTM进行时间序列预测(附代码)

作者基于波动性标准普尔500数据集和Keras深度学习网络框架,利用python代码演示RNN和LSTM RNN的构建过程,便于你快速搭建 时间 序列的预测模型。翻译:张玲校对:丁楠雅文章来源:微信公众号 数据派THU本文约1500字,建议阅读5分钟 ...

时间序列数据库(HiTSDB)压缩算法的FPGA加速

时间 序列数据库(HiTSDB)压缩算法的FPGA加速,软件开发人员也可以快速的来开发FPGA应用了,本项目中 时间压缩模块就是采用openCL实现。Gorillas是facebook开源的一款 时间 序列数据库,用于存储其内部数据中心监控指标,其格式为一个 ...

.net精简框架集(WinCE平台下),XML反序列化成功与否与时间相关

null& 在WinCE 4.2(.net精简框架集 2.0)&下反 序列化一个XML文件,发现反 序列化成功与否和 时间相关。装有WinCE平台的触摸屏由于电池的原因, 时间丢了,初始化 时间为,1570年×月×日。此时反 ...

SPSS<em>时间序列</em>分析

或者说,所谓ARIMA模型,是指将非平稳<em>时间序列</em>转化为平稳<em>时间序列</em>,然后将因变量仅对它的滞后值以及随机误差项的现值和滞后值进行<em>回归</em>所建立的模型。ARIMA模型根据原序列是否平稳以及<em>回归</em>中所含部分的不同,包括移动...

独家|ARIMA/Sarima与LSTM的<em>时间序列</em>数据集成学习(附...

自<em>回归</em>AR模型以<em>时间序列</em>的前一个值和当前残差来线性地表示<em>时间序列</em>的当前值,而移动平均MA模型则用<em>时间序列</em>的当前值和先前的残差序列来线性地表示<em>时间序列</em>的当前值。ARMA模型是AR模型和MA模型的结合,其中<em>时间序列</em>的...

《量化金融R语言高级教程》一第1章 <em>时间序列</em>分析

那本书探讨了<em>时间序列</em>分析的一些基本主题,如线性单变量<em>时间序列</em>建模、自<em>回归</em>单整移动平均(Autoregressive Integrated Moving Average,ARIMA)建模、广义自<em>回归</em>条件异方差(Generalized Autoregressive ...

《应用<em>时间序列</em>分析:R软件陪同》——第1章 引言 1.1 ...

和用于简单最小二乘<em>回归</em>的横截面数据不同,<em>时间序列</em>的观测值有可能是相关的,比如今天的物价和昨天的物价相关,本月的CPI和上个月的CPI相关等等.因为待研究的<em>时间序列</em>变量个数的不同,<em>时间序列</em>分为一元<em>时间序列</em>和多元...

《数据挖掘:实用案例分析》——2.4 时序模式

序列模式将关联模式和<em>时间序列</em>模式结合起来,重点考虑数据之间在时间维度上的关联性。时序模式包含<em>时间序列</em>分析和序列发现。2.4.2 <em>时间序列</em>的组合成分 <em>时间序列</em>的变化主要受到长期趋势、季节变动、周期变动和不规则...

MetricGraphics.js – <em>时间序列</em>数据的可视化

MetricsGraphics.js 是建立在D3的基础上,被用于可视化和布局的<em>时间序列</em>数据进行了优化。它提供以产生一个原则性的,一致的和响应式的方式的图形常见类型的简单方法。该库目前支持折线图,散点图和直方图,以及地毯...

独家|利用Auto ARIMA构建高性能<em>时间序列</em>模型(附...

虽然这里的<em>时间序列</em>问题也可以用线性<em>回归</em>来解决,但这并不是最好的方法,因为它忽略了这些值与所有相对过去值之间的关系。下面,我们来了解一下解决<em>时间序列</em>问题的一些常用方法。二、<em>时间序列</em>预测的方法 有许多种...

WebRTC 拥塞控制|Trendline 滤波器

指数平滑法(Exponential Smoothing)是在移动平均法基础上发展起来的一种<em>时间序列</em>分析预测法,它是通过计算指数平滑值,配合一定的<em>时间序列</em>预测模型对现象的未来进行预测。其原理是任一期的指数平滑值都是本期实际...

MetricsGraphics.js —— <em>时间序列</em>可视化库

MetricsGraphics.js 是一个建立在 D3 基础上,为可视化和<em>时间序列</em>化的数据而优化的库。它提供了一种简单的方式,用一致性,持久性,和响应式方式来产生相同类型的图形。这个库现在支持折线图,散点图,直方图,还有...

如何优雅地用TensorFlow预测<em>时间序列</em>:TFTS库详细教程

自<em>回归</em>模型(Autoregressive model,可以简称为AR模型)是统计学上处理<em>时间序列</em>模型的基本方法之一。在TFTS中,已经实现了一个自<em>回归</em>模型。使用AR模型训练、验证并进行<em>时间序列</em>预测的示例程序为train_array.py。...
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