时间序列研究的是基因表达的动态行为，测量的是一系列和时间点之间有强烈相关性的过程。和针对某一时间点的基因表达进行差异分析不同，时间序列更加关注是发现基因表达的趋势，以有助于理解生物学动态变化过程（比如对刺激的反应、发育过程、周期行为等）。也就是说，时间序列关注的是整体变化趋势而不是某特异表达。
应该是第三次看《利用Python进行数据分析》这本书，经典就是经典；从内容的丰富性，实际的可操作性来看，如果想从事数据分析行业，特别是利用Python，此书真的是必读书籍。
分析和处理季节性是时间序列分析中的一个关键工作，在本文中我们将描述三种类型的季节性以及常见的8种建模方法。
最近在 GitHub 上看到的这个 MindsDB[1] 项目让我眼前一亮，它可以在数据库里执行机器学习相关的操作，也就是说，仅用 SQL 就可以构建、训练、优化和部署机器学习模型，要获得预测，只需查询数据和 ML 模型就可以。
与大多数高级分析解决方案不同，时间序列建模是一种低成本解决方案，可提供强大的洞察力。
对于此示例，我将对R中的时间序列进行建模。我将最后24个观察值保留为测试集，并将使用其余的观察值来拟合神经网络。当前有两种类型的神经网络可用，多层感知器；和极限学习机。
预测是时间序列分析中最重要的一项任务之一。随着深度学习模型的快速发展，关于这个话题的研究工作数量也大幅增加。在深度学习模型中，Transformer在自然语言处理（NLP）、计算机视觉（CV）、语音等应用领域取得了巨大成功。近期在时间序列中也取得了成功，这得益于其注意力机制可以自动学习序列中元素之间的联系，因此成为序列建模任务的理想选择。
本文最初发表于 Kdnuggets 网站，经原作者 Nicole Janeway Bills 授权，InfoQ 中文站翻译并分享。
Matt MacGillivray 拍摄，保留部分权利 翻译 | AI科技大本营（rgznai100） 长短记忆型递归神经网络拥有学习长观察值序列的潜力。它似乎是实现时间序列预测的完美方法，事实上，它可能就是。在此教程中，你将学习如何构建解决单步单变量时间序列预测问题的LSTM预测模型。 在学习完此教程后，您将学会： 如何为预测问题制定性能基准。 如何为单步时间序列预测问题设计性能强劲的测试工具。 如何准备数据以及创建并评测用于预测时间序列的LSTM 递归神经网络。 让我们开始吧。 Python中使用
您将学习如何使用Prophet（在R中）解决一个常见问题：预测公司明年的每日订单。
长短记忆型递归神经网络拥有学习长观察值序列的潜力。 它似乎是实现时间序列预测的完美方法，事实上，它可能就是。 在此教程中，你将学习如何构建解决单步单变量时间序列预测问题的LSTM预测模型。 在学习完
题图：Photo by Myriam Jessier[1] on Unsplash[2]
时间序列是用于记录动态系统测量的主要数据类型，由物理传感器和在线过程（虚拟传感器）大量生成。因此，时间序列分析对于解锁可用数据中隐含的信息财富至关重要。随着图神经网络（GNNs）的最新进展，基于GNN的方法在时间序列分析中出现了激增。这些方法可以明确地建模时间间和变量间的关系，而传统的方法和其他基于深度神经网络的方法在这方面却难以做到。
大数据文摘作品，欢迎后台授权转载 选文：裴迅 编译/校对：裴迅 郭姝妤 现如今，ggplot特别火，这是因为：它是一个特别容易上手的R制图功能包。尽管如此，有时候我还是想用一些比ggplot更简洁的方法。这时候，我会选择用R里基本的绘图功能。基本款的图没有那么精致而且编程起来也有点奇怪，但是用基本绘图功能画图特别快，而且适用于各种类型的数据，很多专业人士都会经常用。这样看来，其实跟UNIX工具包比较像，比如，grep, sed, 和 awk. 来，放松一下，我们要开始玩转R的基本绘图功能了！ 数据源
用于R语言的多层感知器（MLP）和极限学习机（ELM）进行时间序列预测。请注意，由于神经网络无法利用GPU处理，因此大型网络的训练速度往往很慢。与现有神经网络实现的不同之处在于，R可以自动设计具有合理预测性能的网络。这增加了神经网络的鲁棒性，但也有助于减少训练时间。
python数据分析主要处理的是结构化数据（structured data）例如：
作者：何之源 转载自知乎专栏：AI Insight 量子位 已获授权编辑发布 这篇文章中，作者详细介绍了TensorFlow Time Series（TFTS）库的使用方法。主要包含数据读入、AR模型的训练、LSTM模型的训练三部分内容。内容翔实有趣，量子位转载分享给大家。 前言 如何用TensorFlow结合LSTM来做时间序列预测其实是一个很老的话题，然而却一直没有得到比较好的解决。如果在Github上搜索“tensorflow time series”，会发现star数最高的tgjeon/Tensor
Prometheus（普罗米修斯）是一套开源的监控&报警&时间序列数据库的组合，它将所有信息都存储为时间序列数据；因此实现一种Profiling监控方式，实时分析系统运行的状态、执行时间、调用次数等，以找到系统的热点，为性能优化提供依据。
时间序列是用于记录动态系统测量结果的主要数据类型，并由物理传感器和在线过程（虚拟传感器）大量生成。因此，时间序列分析对于发掘可用数据中隐含的信息丰富性至关重要。随着图神经网络（GNNs）的最近进步，基于GNN的时间序列分析方法的研究有所增加。这些方法可以明确地模拟时间和变量之间的关系，这是传统的和其他基于深度神经网络的方法难以做到的。在这次综述中，我们对图神经网络进行了全面的时间序列分析（GNN4TS），包括四个基本维度：预测、分类、异常检测和插补。我们的目标是指导设计师和实践者理解，构建应用，并推进GNN4TS的研究。首先，我们提供了一个全面的任务导向的GNN4TS分类。然后，我们介绍并讨论代表性的研究工作，最后讨论GNN4TS的主流应用。关于潜在的未来研究方向的全面讨论完整了这次综述。这次研查是首次汇集了大量关于基于GNN的时间序列研究的知识，突出了图神经网络用于时间序列分析的基础、实际应用和机会。
本文提供了一个经济案例。着重于原油市场的例子。简要地提供了在经济学中使用模型平均和贝叶斯方法的论据，使用了动态模型平均法（DMA），并与ARIMA、TVP等方法进行比较
时间序列是用于记录动态系统测量结果的主要数据类型，并由物理传感器和在线过程（虚拟传感器）大量生成。因此，时间序列分析对于发掘可用数据中隐含的信息丰富性至关重要。随着图神经网络（GNNs）的最近进步，基于GNN的时间序列分析方法的研究有所增加。这些方法可以明确地模拟时间和变量之间的关系，这是传统的和其他基于深度神经网络的方法难以做到的。在这次综述中，我们对图神经网络进行了全面的时间序列分析（GNN4TS），包括四个基本维度：预测、分类、异常检测和插补。我们的目标是指导设计师和实践者理解，构建应用，并推进GNN4TS的研究。首先，我们提供了一个全面的任务导向的GNN4TS分类。然后，我们介绍并讨论代表性的研究工作，最后讨论GNN4TS的主流应用。关于潜在的未来研究方向的全面讨论完整了这次综述。这次研查是首次汇集了大量关于基于GNN的时间序列研究的知识，突出了图神经网络用于时间序列分析的基础、实际应用和机会。推荐阅读：深度时间序列的综述
假想，你现在需要分析2000-2014年，全国34个省级行政区基础建设投资对GDP的影响分析，或者说构建回归模型： GDP = a × 基础建设投资额 + e 但是问题来了，你现在手上的数据，不仅有时间序列（2000-2014），也有横截面（34个省），那么怎么办？是将每个省求14年的均值呢？还是对每一年求34个省的均值？ 好纠结啊！ 别急，面板数据就是用来处理这个的。面板数据是既有时间序列、又有横截面的数据，一般学经济的同学会比较常处理到这样的数据。 数说君的硕士毕业论文就用到了这个模型，因此本文也是数说
用于R语言的多层感知器（MLP）和极限学习机（ELM）进行时间序列预测。请注意，由于神经网络无法利用GPU处理，因此大型网络的训练速度往往很慢（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。
该相关系数是由卡尔·皮尔逊在前人的研究基础上所提出的相关统计量，可以用来度量两个变量之间的简单线性关系。它的计算公式如下：
束开亮，携程大市场部BI团队，负责数据分析与挖掘。同济应用数学硕士，金融数学方向，法国统计学工程师，主修风险管理与金融工程。
作者：Eryk Lewinson 翻译：汪桉旭校对：zrx 本文约4400字，建议阅读5分钟本文研究了三种使用日期相关的信息如何创造有意义特征的方法。 标签：时间帧，机器学习，Python，技术演示 想象一下，你刚开始一个新的数据科学项目。目标是建立一个预测目标变量Y的模型。你已经收到了来自利益相关者/数据工程师的一些数据，进行了彻底的EDA并且选择了一些你认为和手头上问题有关的变量。然后你终于建立了你的第一个模型。得分是可以接受的，但是你相信你可以做得更好。你应该怎么做呢？ 这里你可以通过许多方式跟进。
时间序列数据，即以时间点（年月日时）为轴的序列型数据。时间序列预测具有广泛的应用场景，包括销量、股市指数、房价走势等等。本文介绍几种常见预测模型在Power BI（以下简称PBI）中的实现。
“预测非常困难，特别是关于未来”。丹麦物理学家尼尔斯·波尔（Neils Bohr）
至此我们了解到Apache IoTDB(物联网数据库)是为时间序列数据设计的集成数据管理引擎。它为用户提供
前言 如何用TensorFlow结合LSTM来做时间序列预测其实是一个很老的话题，然而却一直没有得到比较好的解决。如果在Github上搜索“tensorflow time series”，会发现star数最高的tgjeon/TensorFlow-Tutorials-for-Time-Series已经和TF 1.0版本不兼容了，并且其他的项目使用的方法也各有不同，比较混乱。 在刚刚发布的TensorFlow 1.3版本中，引入了一个TensorFlow Time Series模块，以下简称为TFTS）。TFT
作为forecast包与xgboost包的重度依赖者，最近看到整合两家之长的forecastxgb包甚是兴奋，便忍不住翻译forecastxgb包的一些时间序列预测例子与大家交流。 一．安装 目前forecastxgb包还在不断完善中，有兴趣的朋友可以通过以下语句下载试用： devtools::install_github("ellisp/forecastxgb-r-package/pkg") 二．Forecastxgb包核心函数简介 (一). 核心函数xgbar(): forecastxgb使用xgbo
一、面板数据简介 信息技术的发展使得数据越来越膨胀，传统的截面数据和时间序列已经不能全面刻画经济的演变，在大数据背景下，同时分析比较横截面观察值和时间序列观察值的需求越来越大。面板数据就是指既含有截面又含有时间序列的数据，分析比较这种数据的模型就是面板数据模型。 相对于一般的回归模型，面板数据模型不仅能够更好的识别和度量单纯时间序列模型和单纯横截面数据模型所不能发现的影响因素,而且可以克服多重共线性的困扰，能够提供更多的信息、更多的变化、更高的自由度和更高的估计效率，减少共线性。因此，面板数据可以更准确地刻
2021 International Journal of Forecasting
如何用 TensorFlow 结合 LSTM 来做时间序列预测其实是一个很老的话题，然而却一直没有得到比较好的解决。如果在 Github 上搜索 “tensorflow time series”，会发现 star 数最高的 tgjeon/TensorFlow-Tutorials-for-Time-Series ( http://t.cn/Rpvepai)已经和 TF 1.0 版本不兼容了，并且其他的项目使用的方法也各有不同，比较混乱。 在刚刚发布的 TensorFlow 1.3 版本中，引入了一个 Ten
AI 科技评论按：本文作者何之源，原文载于知乎专栏AI Insight，AI 科技评论获其授权发布。 前言 如何用TensorFlow结合LSTM来做时间序列预测其实是一个很老的话题，然而却一直没有得到比较好的解决。如果在Github上搜索“tensorflow time series”，会发现star数最高的tgjeon/TensorFlow-Tutorials-for-Time-Series已经和TF 1.0版本不兼容了，并且其他的项目使用的方法也各有不同，比较混乱。 在刚刚发布的TensorFlow
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。
main 线程对 run 变量的修改对于 t 线程不可见,导致了 t 线程无法停止
时间序列分析是统计学科的一个重要分支。它主要是通过研究随着时间的推移事物发展变化过程中的规律，来进行事物未来发展情况的预测。在我们的日常生活中，股票的价格走势，奶茶店每天的销售额，一年的降雨量分布，河水四季的涨落情况等都属于时间序列。时间序列的分析深入诸多行业。
在机器学习里，我们对时间序列数据做预处理的时候，经常会碰到一个问题：有多个时间序列存在多个表里，每个表的的时间轴不完全相同，要如何把这些表在时间轴上进行对齐，从而合并成一个表呢？尤其是当这些表都存在数据库里，而且超级超级大的时候，怎样才能更高效地处理呢？
Prometheus的promql目录包含PromQL(Prometheus Query Language)的解析和执行代码:
作者：Eryk Lewinson 翻译：张睿毅校对：张睿毅 本文约4200字，建议阅读10分钟本文我们主要使用非常知名的Python包，以及依赖于一个相对不为人知的scikit-lego包。 标签：数据帧， 精选， 机器学习， Python， 技术演练 设置和数据 在本文中，我们主要使用非常知名的Python包，以及依赖于一个相对不为人知的scikit-lego包，这是一个包含许多有用功能的库，这些功能正在扩展scikit-learn的功能。我们导入所需的库，如下所示： import n
时间序列是记录动态系统测量值的主要数据类型，由物理传感器和在线过程（虚拟传感器）大量生成。因此，时间序列分析对于揭示可用数据中隐含的信息财富至关重要。随着图神经网络（GNNs）的最新进展，基于GNN的时间序列分析方法大幅增加。这些方法可以明确地建模时序和变量间的关系，而传统的和其他基于深度神经网络的方法则难以做到。在这项调查中，我们对图神经网络在时间序列分析中的应用进行了全面回顾（GNN4TS），涵盖了四个基本维度：预测、分类、异常检测和填补。我们的目标是指导设计师和从业者了解、构建应用程序，并推进GNN4TS的研究。首先，我们提供了一个全面的面向任务的GNN4TS分类法。然后，我们介绍和讨论代表性研究成果，并介绍GNN4TS的主流应用。最后，我们全面讨论了潜在的未来研究方向。这项调查首次汇集了大量关于基于GNN的时间序列研究的知识，突出了图神经网络在时间序列分析中的基础、实际应用和机遇。
现在我们在一个 Dashboard 中添加了两个 Panel，我们可以很明显看到会直接将所有的节点信息展示在同一个面板中，但是如果有非常多的节点的话数据量就非常大了，这种情况下我们最好的方式是将节点当成参数(通过这个参数添加到Promql里面去，实现对时间序列的过滤，比如只过滤出某些节点)，可以让用户自己去选择要查看哪一个节点的监控信息，要实现这个功能，我们就需要去添加一个以节点为参数的变量来去查询监控数据。
作者 | 何之源 前言 如何用TensorFlow结合LSTM来做时间序列预测其实是一个很老的话题，然而却一直没有得到比较好的解决。如果在Github上搜索“tensorflow time seri
作者：jimmiehan(韩金明) , 腾讯PCG后台开发工程师, Prometheus/Thanos contributor Prometheus 是目前最流行的开源监控系统之一, 这里以我在基于 Prometheus 构建天机阁 2.0Metrics 子系统的实践谈一谈 Prometheus 的一些最佳实践, 最佳实践的理念是 Prometheus 系统简单稳定高效运行的关键。(注: 天机阁 2.0 是新一代云原生可观测性系统) 埋点思路 最好将原始指标暴露给 Prometheus, 而不是在应用
作者：jimmiehan(韩金明) 腾讯PCG后台开发工程师 ，Prometheus/Thanos contributor Prometheus 是目前最流行的开源监控系统之一, 这里以我在基于 Prometheus 构建天机阁 2.0Metrics 子系统的实践谈一谈 Prometheus 的一些最佳实践, 最佳实践的理念是 Prometheus 系统简单稳定高效运行的关键。(注: 天机阁 2.0 是新一代云原生可观测性系统) PART ONE 埋点思路 最好将原始指标暴露给 Prometheus
类的整个生命周期的7个阶段是：加载（Loading）、验证(Verification)、准备(Preparation)、解析(Resolution)、初始化(Initialization)、使用(Using)、卸载(Unloading)。
上篇教程介绍了 Apache IoTDB 处理时序数据时，能够实现的部分具体功能和具体的操作命令，包括数据导入、基本查询、和聚合查询。
非随机化的效果评估方法（二） 一图讲清因果推断方法论，无法 AB 测试时分析的万能钥匙
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