每天感悟 偶然听到一个刺耳的论断,大多数的动物,雌性都具备保护自己幼崽的能力,智力越低下,越不求回报,在自然界哺乳动物的爱远不及一些冷血动物。
来源:专知本文约资料,建议阅读5分钟时间序列是一段时间内的一系列观察结果xt。 时间序列是一段时间内的一系列观察结果xt。通常情况下,观测可以在整个时间间隔内进行,在一个时间间隔或固定的时间点随机采样。不同类型的时间采样需要不同的数据分析方法。 https://www.stat.tamu.edu/~suhasini/
【数据挖掘 & 机器学习 | 时间序列】时间序列必学模型: ARIMA超详细讲解 作者: 计算机魔术师 版本: 1.0 ( 2023.8.27 )
在进行金融数据的分析以及量化研究时,总是避免不了和时间序列的数据打交道,常见的时间序列的数据有比方说一天内随着时间变化的温度序列,又或者是交易时间内不断波动的股票价格序列,今天小编就为大家来介绍一下如何用“Pandas”模块来处理时间序列的数据
时序数据库(Time Series Database)是用于存储和管理时间序列数据的专业化数据库。时序数据库特别适用于物联网设备监控和互联网业务监控场景。
电力系统源源不断向各用户提供持续稳定的电能,本文通过对数据的提取,帮助客户分别对不同客户端日,月,年的用电负荷情况进行分析,并通过模型对单户负荷情况进行预测。
1、序列的均值(mean)不应该是时间的函数(意思是不应该随时间变化),而应该是一个常数。下面的左图满足这个条件,而右图的均值受时间的变化影响。
今天介绍一篇本周最新发表的多元时间序列预测模型SCNN。这篇文章的核心是,利用因素分解的思路将多元时间序列预测问题模块化,并得益于分解和模块化建模方法,实现多元时间序列预测的可解释性建模。
python小白,在“一心学”公众号学习了一点疫情数据分析可视化的课程,记录下来,供小白参考。
时间序列数据有许多定义,它们以不同的方式表示相同的含义。一个简单的定义是时间序列数据包括附加到顺序时间点的数据点。
PromeQL是prometheus内置的数据查询语言,其提供对时间序列数据丰富的查询,聚合以及逻辑运算能力的支持。并且被广泛应用在prometheus的日常应用当中,包括数据查询,可视化,告警处理当中,grafana绘图就是利用了prometheus里面的PromQL的功能
A Comprehensive Survey of Regression Based Loss Functions for Time Series Forecasting
在这篇文章中,我们将深入探讨时间序列预测的基本概念和方法。我们将首先介绍单元预测和多元预测的概念,然后详细介绍各种深度学习和传统机器学习方法如何应用于时间序列预测,包括循环神经网络(RNN)、一维卷积神经网络(1D-CNN)、Transformer、自回归模型(AR)、状态空间模型、支持向量机(SVM)和随机森林(RF)等。我们还会讨论这些方法在单元预测和多元预测中的适用性。
大多数人在一段时间内使用HOLC(高、开、低、收)价格和交易量。这些信息不足以反映出市场的有关信息和交易者的行为。我们需要从订单中获取更直接的价格bids和asks,它将给我们最“原始”的信息。
在Prometheus中,存储时间序列数据的是它自带的时间序列数据库,也被称为Prometheus存储引擎(Prometheus Storage Engine)。Prometheus存储引擎具有以下特点:
我们在Redis5版本迎来了一个新的数据结构,它的名字叫做"Streams"。(撒花)Streams一经推出,就引起了社区中各位大佬的关注。所以我决定过一段时间做一个社区调查,讨论一下它的使用场景,并会在博客中将结果记录下来(是Redis作者的博客)。今天我想聊的是另一个问题:我怀疑有很多用户认为Streams的使用场景是和Kafka一样的。实际上,这个数据结构的设计背景也是消息的生产和消费,但你应该认为Redis Streams只是更擅长做这样的事情。流是一种很好的模型和"心理模型",它能帮助我们更好的设计系统,但是Redis Streams像其他Redis数据结构一样,它更加通用,可以用来处理更多不同的问题。所以这篇博客我们会重点关注Redis Streams作为一种数据结构有哪些特性,而完全忽略它的阻塞操作、消费群和所有消息相关的内容。
12 月 3 日、4日,2022 Apache IoTDB 物联网生态大会在线上圆满落幕。大会上发布 Apache IoTDB 的分布式 1.0 版本,并分享 Apache IoTDB 实现的数据管理技术与物联网场景实践案例,深入探讨了 Apache IoTDB 与物联网企业如何共建活跃生态,企业如何与开源社区紧密配合,实现共赢。
数据一直是过去十年的金矿,由于其他所有相关领域(例如机器学习和物联网),大数据的增长速度每年都比上一个快。
01 引言 近年来,随着航运业在全球经济市场中的参与度越来越高,海运价格的变化对世界各国之间的贸易会产生一定的影响,因此掌握航运的相关运价指数波动变化,可以为企业在贸易经营活动中做出最有利的判断提供依据。 CCFI 指数 中国出口集装箱运价指数,简称CCFI,是指反映中国出口集装箱运输市场价格变化趋势的一种航运价格指数。 该指数由上海航运交易所编制发布,1998年4月13日首次发布,包括综合运价指数及香港、韩国、日本、东南亚、欧洲、南非等11条分航线指数。经过二十几年的不断地发展,已经成为继波交所发布的波
随着步入工业 4.0 时代,数字化和自动化的引入,生产环境变得更加高效。同时智能设备带来的海量数据的潜在价值被人们关注,可如何高效地存储智能设备产生的数据,如何更好地对海量数据进行分析成为了难题。传统的数据库模型和存储方式俨然已经无法适应这样的需求。于是有了时序数据库,旨在实现高效地存储、查询数据,帮助更好地发掘数据潜在的价值。
在时间序列问题上,机器学习被广泛应用于分类和预测问题。当有预测模型来预测未知变量时,在时间充当独立变量和目标因变量的情况下,时间序列预测就出现了。
Prometheus会将所有采集到的监控样本数据以时间序列的方式保存在内存数据库中,并且定时保存到硬盘上.时间序列是按照时间戳和值的序列顺序存放的,我们称之为向量,每条时间序列通过指标名称和一组标签集命名.如下所示,可以将时间序列理解为一个以时间为X轴的数字矩阵:
时间序列分解是一种技术,它将时间序列分解为几个部分,每个部分代表一个潜在的模式类别、趋势、季节性和噪声。在本教程中,我们将向您展示如何使用Python自动分解时间序列。
最近一直在接触时间序列,所以打算写一些有关时间序列的文章,预测部分会从规则开始、到传统模型、到机器学习、再到深度学习,此外也会介绍一些时间序列的基本概念,包括自相关、平稳性、滞后性、季节性等。
pandas是Python数据分析最好用的第三方库,没有之一。——笛卡儿没说过这句话!
时间序列数据在许多领域中都是常见的,包括金融、气象、股票市场等。通过可视化这些时间序列数据,我们可以更直观地理解数据的趋势、周期性和异常情况。Python提供了许多强大的可视化库,如Matplotlib、Seaborn和Plotly,可以帮助我们创建漂亮的时间序列图表。本文将介绍如何使用这些库来可视化时间序列数据。
前面介绍了 Grafana 入门与部署、仪表盘 DashBoard 、Dashboard 变量、Panel 面板和Time series(时间序列)、添加动态参数、可视化面板 Heatmap 与 Gauge 相关的知识点,今天我将详细的为大家介绍 Grafana 可视化面板 Graph 与 SingleStat 相关知识,希望大家能够从中收获多多!如有帮助,请点在看、转发朋友圈支持一波!!!
在机器学习建模问题中,合适特征的构造对于模型的性能至关重要,看到很多同学介绍特征工程,包括特征的预处理和特征筛选等。
假设要解决一个时序问题:根据过往两年的数据(2012 年 8 月至 2014 年 8月),需要用这些数据预测接下来 7 个月的乘客数量。
时间序列在生活中非常常见,它是按照时间排序、随时间变化的数据序列,时间序列对疾病感染增长、股票趋势预测等现实场景均非常常见,而arima算法模型是时间序列经典算法之一。
欢迎回到MongoDB模式设计系列。上一次我们研究了属性模式,在本文中,我们将了解一下桶模式。
股票市场波动性模型一直是金融领域研究的热点之一。传统的波动性模型往往只考虑了静态条件下的波动性和相关性,难以准确捕捉市场的复杂性和多样性。
在金融建模的背景下,随机建模迭代随机变量的连续值,这些值彼此不独立。非独立的意思是虽然变量的值会随机变化,但其起点将取决于其先前的值,因此取决于其先前的值,依此类推;这描述了所谓的随机游走。
引子: 作为一名网站的用户研究工作人员,我曾经碰到过以下问题: 深知服务器日志是一座金矿,但不知道该从哪里开始分析? 辛辛苦苦盯着电脑一天,看了1000+条日志,越看越晕,看不出规律,找不到方向…
音乐是文化的重要组成部分,而音乐流行趋势则反映了社会文化的变迁和人们审美的变化。通过分析音乐榜单,我们可以了解哪些歌曲或歌手正在受到大众的欢迎,甚至预测未来的流行趋势。Python作为一种强大的编程语言,结合其丰富的库,如Numpy,使得数据分析变得更加简单和高效。
原文链接:https://prometheus.io/docs/concepts/metric_types/
时序数据库,全称为时间序列数据库,主要用于处理带时间标签(按照时间的顺序变化,即时间序列化)的数据。这些数据主要由电力行业、化工行业、气象行业、地理信息等各类型实时监测、检查与分析设备所采集、产生。这些工业数据的典型特点是产生频率快(每一个监测点一秒钟内可产生多条数据)、严重依赖于采集时间(每一条数据均要求对应唯一的时间)、测点多信息量大(常规的实时监测系统均有成千上万的监测点,监测点每秒钟都产生数据,每天产生几十GB的数据量)。
序列预测与其他类型的监督学习问题不同。这个序列在观察结果上被强加了一个命令:当训练模型和做预测时序列必须保存。通常,包含序列数据的预测问题被称为序列预测问题,尽管他们是一些基于不同输入和输出序列的问题
时序数据,是在一段时间内通过重复测量(measurement)而获得的观测值的集合;将这些观测值绘制于图形之上,它会有一个数据轴和一个时间轴;
大数据文摘作品,转载要求见文末 作者 | Lizyjieshu 审校 | Aileen,行者 据说最贴心的男票是会记录下女票每一次大姨妈来的时间,然后绘制成一张月份折线图以监测女票的身体健康(以避开无法啪啪啪的时间)。你知不知道,这张图其实就是一个时间序列图,你看图预测未来几个月女票的大姨妈时间就叫做时间序列分析…… 咳咳,言归正传,时间序列分析是一种广泛应用的数据处理统计方法,除了计算大姨妈周期,在实际很生活还有很多应用,小白今天就来带大家探探究竟。 小白问:时间序列分析就是分析时间的么? 答:你是
一.引子: 作为一名网站的用户研究工作人员,我曾经碰到过以下问题: • 深知服务器日志是一座金矿,但不知道该从哪里开始分析? • 辛辛苦苦盯着电脑一天,看了1000+条日志,越看越晕,看不出规律,找不
量化投资投资之动量反转 微博:@数说工作室网站 微信公众号:数说工作室 那一年,你在我的有效市场里随机游走,不经意间毁灭了我的理性人假设。从此,维持与你相爱的动量效应,成为我人生唯一的投资策略。 ——送给她 一. 行为金融学 1. 行为金融学的发展 20世纪80年代,股票市场一系列经验研究发现了与有效市场不符现象,如股权溢价之谜、动量效应与反转效应、期权微笑等。到20世纪90年代,该领域涌现了大量高质量的理论和实证文献,形成最具活力的行为金融学派。 2002年,诺贝尔经济学奖授予了美国行为经
每当你发现一个与时间对应的趋势时,你就会看到一个时间序列。研究金融市场表现和天气预报的事实上的选择,时间序列是最普遍的分析技术之一,因为它与时间有着不可分割的关系 - 我们总是有兴趣预测未来。
当然,要说起来,万事万物都有过程——一个东西放在那里不动还会生锈老化呢,都有“结果“的产出——比如铁锈。你是不是会想,那是不是万事万物皆为算法呢?
前面的文章中,我们讲解了pandas处理时间的功能,本篇文章我们来介绍pandas时间序列的处理。
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