最近我们被客户要求撰写关于KShape对时间序列进行聚类的研究报告，包括一些图形和统计输出。
时间序列的聚类在时间序列分析中是非常重要的课题，在很多真实工业场景中非常有用，如潜在客户的发掘，异常检测，用户画像构建等。不同于一般样本聚类方式，时间序列因为其独特的时变特性，很多研究者都在探寻如何对其轨迹进行聚类。
通过对用电负荷的消费者进行聚类，我们可以提取典型的负荷曲线，提高后续用电量预测的准确性，检测异常或监控整个智能电网（Laurinec等人（2016），Laurinec和Lucká（ 2016））。第一个用例通过K-medoids聚类方法提取典型的电力负荷曲线。
本文选自《Python用KShape对时间序列进行聚类和肘方法确定最优聚类数k可视化》。
时序数据的聚类方法，该算法按照以下流程执行。 （ 点击文末“阅读原文”获取完整代码数据 ）。
摘要：本文介绍了京东成都研究院在实际项目中使用时间序列聚类算法时产生的疑惑和解决思路。京东选用了DTW作为时间序列的计算的方法，但在实际运行过程中，发现DTW的运算速度确实比较慢，目前正在实验提升它效率的方法。 时间序列和时间序列分析分别是什么？引用百度百科的解释：时间序列是指将某种现象某一个统计指标在不同时间上的各个数值，按时间先后顺序排列而形成的序列。而时间序列分析(Time series analysis)是一种动态数据处理的统计方法。该方法基于随机过程理论和数理统计学方法，研究随机数据序列所遵从的统
本文结合R语言，展示了异常检测的案例，主要内容如下： （1）单变量的异常检测 （2）使用LOF（local outlier factor，局部异常因子）进行异常检测 （3）通过聚类进行异常检测 （4）对时间序列进行异常检测 单变量异常检测 本部分展示了一个单变量异常检测的例子，并且演示了如何将这种方法应用在多元数据上。在该例中，单变量异常检测通过boxplot.stats()函数实现，并且返回产生箱线图的统计量。在返回的结果中，有一个部分是out，它结出了异常值的列表。更明确点，它列出了位于极值之外的胡须。
由于我热衷于机器学习在时间序列中的应用，特别是在医学检测和分类中，在尝试的过程中，一直在寻找优质的Python库（而不是从头开始编写代码）去实现我对于数据处理的需求。以下是我在处理时间序列数据（time series data）。我希望其中一些对你也有用！
自监督学习（SSL）最近在很多深度学习任务上取得了优异的表现，它最显著的优点是可以减少对标签数据的依赖。基于预训练和微调策略，即使只有少量的标签数据也可以取得不错的效果。
最近我们被客户要求撰写关于上海空气质量指数的研究报告。本文向大家介绍R语言对上海PM2.5等空气质量数据间的相关分析和预测分析，主要内容包括其使用实例，具有一定的参考价值，需要的朋友可以参考一下
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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。
最近我们被客户要求撰写关于时间序列进行聚类研究报告，包括一些图形和统计输出。 时序数据的聚类方法，该算法按照以下流程执行。
Pandas 是数据分析领域中最为流行的库之一，它提供了丰富的功能用于处理时间序列数据。在实际项目中，对时间序列数据的处理涉及到各种操作，包括日期解析、重采样、滑动窗口等。本篇博客将深入介绍 Pandas 中对时间序列数据的处理技术，通过实例演示如何灵活应用这些功能。
采用Python进行时间序列预测的主要原因是因为它是一种通用编程语言，可以用于研发和生产。
在时间序列异常检测场景中，“节假日效应”是一个让很多人头疼的问题。所谓节假日效应，就是指在节假日期间，甚至前后一俩天，它的时间序列的走势和平常的时间序列走势有着很明显的区别。 尽管曲线有着明显区别的走势，但是业务往往是正常的。
Python生态系统正在不断的成长和壮大，并可能成为应用机器学习的主要平台。
WSDM的英文全称是 The International Conference on Web Search and Data Mining，中文意思是国际互联网检索与数据挖掘会议，由SIGIR、SIGKDD、SIGMOD和SIGWEB四个专委会协调筹办，在互联网搜索、数据挖掘领域享有较高学术声誉，被中国计算机协会推荐为B类会议。在清华大学最新发布的新版计算机学科推荐学术会议和期刊列表中，WSDM已被列为准A类学术会议。
AAAI的英文全称是 The Association for the Advance of Artificial Intelligence，即美国人工智能协会。
动态时间扭曲算法何时、如何以及为什么可以有力地取代常见的欧几里得距离，以更好地对时间序列数据进行分类
在时间序列数据处理中，有时需要对数据按照一定的时间窗口进行分组。本文将介绍如何使用 Java 对时间序列数据进行每 x 秒的分组操作。
时间序列分析是一种重要的数据分析方法，用于处理随时间变化的数据。在Python数据分析中，有许多强大的工具和技术可用于进行时间序列分析。本文将详细介绍Python数据分析中时间序列分析的高级技术点，包括时间序列预处理、模型建立、预测和评估等。
自 2000 年 1 月以来的股票价格数据。我们使用的是 Microsoft 股票。
电信诈骗，网络诈骗层出不穷，花样翻新，是当前公安部重点打击的对象。本文从网络中爬取相关的新闻，通过对时域和数量的统计与分析，实现对网络诈骗模型中时间参量的优化，进而达到提高对于网络诈骗的识别效果的目的。 一、数据的准备 对于网络电信诈骗的发生率，作者要通过新闻中对其提及的次数和对应日期进行统计，以此来表示当前社会对电信网络诈骗的关注热度。首先作者确定统计的参量——时间和地域。对于时间参量，作者以月为分度值，对于地域参量，作者以省为分度值。作者使用正则表达式并计算匹配的次数来对文本进行统计，正则表达式的构成
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
最近我们被要求撰写关于集成模型的研究报告，包括一些图形和统计输出。 特别是在经济学/计量经济学中，建模者不相信他们的模型能反映现实。比如：收益率曲线并不遵循三因素的Nelson-Siegel模型，股票与其相关因素之间的关系并不是线性的，波动率也不遵循Garch(1,1)过程，或者Garch(?,?)。我们只是试图为我们看到的现象找到一个合适的描述。
>>>> 一、问题 什么是异常值？如何检测异常值？请伙伴们思考或者留言讨论。 >>>> 二、解决方法 1. 单变量异常值检测 2. 使用局部异常因子进行异常值检测 3. 通过聚类的方法检验异常值 4. 检验时间序列数据里面的异常值 >>>> 三、R代码实现 1、单变量异常值检测 这一节主要讲单变量异常值检测，并演示如何将它应用到多元（多个自变量）数据中。使用函数boxplot.stats()实现单变量检测，该函数根据返回的统计数据生成箱线图。在上述函数的返回结果中，有一个参数out，它是由异常值组成的列
最近我们被客户要求撰写关于分布滞后线性和非线性模型的研究报告，包括一些图形和统计输出。
来源：专知本文为书籍介绍，建议阅读5分钟本书以问题解决式的方法讲解如何实际实现Python时间序列分析和建模的各种概念，从数据读取和预处理开始。 本书以问题解决式的方法讲解如何实际实现Python时间序列分析和建模的各种概念，从数据读取和预处理开始。 本章首先介绍使用AR(自回归)、MA(移动平均)、ARMA(自回归移动平均)和ARIMA(自回归综合移动平均)等统计建模方法进行时间序列预测的基本原理。接下来，您将学习使用不同的开源包(如fbprophet、stats model和sklearn)进行单变量
最近Transformer在统一建模方面表现出了很大的威力，是否可以将Transformer应用到时序异常检测上引起了很多学者的研究兴趣。最近来自阿里达摩院、上海交通大学的几位学者就近年来针对时间序列场景中的Transformer模型进行了汇总，在Arxiv上发表了一篇综述。综述涵盖了Transformer针对时序问题下的具体设计，包含预测、异常检测、分类等诸多工业界常用场景，并开源了代码，是非常不错的学习资料。
时间序列是指同一种现象在不同时间上的相继观察值排列而成的一组数字序列。统计学上，一个时间序列即是一个随机过程的实现。时间序列按其统计特性可以分为平稳时间序列和非平稳时间序列两类。在实际生活中遇到的序列，大多数是不平稳的。
本篇简介一个R包，Mfuzz（http://mfuzz.sysbiolab.eu）。Mfuzz包最初是为处理基因表达或蛋白表达谱数据而开发的一种聚类方法，核心算法基于模糊c均值聚类（Fuzzy C-Means Clustering，FCM），用于在具有时间序列特征的转录组、蛋白质组数据中分析基因或蛋白表达的时间趋势，并将具有相似表达模式的基因或蛋白划分聚类，帮助了解这些生物学分子的动态模式以及与功能的联系。
时间序列分析是一类经典问题，常见的场景需求包括时序预测、时序分裂、时序聚类、异常检测等。作为一名算法工程师，当调包遇上时间序列，有哪些好用的工具包呢？本篇首先介绍3个：tsfresh、tslearn、sktime。
本文提供了运行分布滞后非线性模型的示例，同时描述了预测变量和结果之间的非线性和滞后效应，这种相互关系被定义为暴露-滞后-反应关联。
去年我们整理了一些用于处理时间序列数据的Python库，现在已经是2022年了，我们看看又有什么新的推荐
时间序列数据是按一定时间间隔记录的一系列观测结果。它经常在金融、天气预报、股票市场分析等各个领域遇到。分析时间序列数据可以提供有价值的见解，并有助于做出明智的决策。
选自New Relic 作者：Jason Snell 机器之心编译 参与：Panda、刘晓坤 时间序列数据（Time Series Data）是按时间排序的数据，利率、汇率和股价等都是时间序列数据。时间序列数据的时间间隔可以是分和秒（如高频金融数据），也可以是日、周、月、季度、年以及甚至更大的时间单位。数据分析解决方案提供商 New Relic 在其博客上介绍了为时间序列数据优化 K-均值聚类速度的方法。机器之心对本文进行了编译介绍。 在 New Relic，我们每分钟都会收集到 13.7 亿个数据点。我们
EViews是一款经济学数据分析软件，主要用于对时间序列数据进行统计分析和建模。它具有直观的用户界面和强大的功能，可以帮助经济学家、金融学家和社会科学研究人员进行各种数据分析。
华为在这2023年2月9日发布了一篇关于多元时间序列预测的文章，借鉴了NLP中前一阵比较热的Mixer模型，取代了Attention结构，不仅实现了效果上的提升，而且还实现了效率上的提高。
近年来，有很多研究工作将 Transformer 应用在时间序列预测领域，取得了不错的效果，然而很多工作在模型设计上没有充分利用时间序列数据的特性，通过堆数据和算力获得优良的效果，因此存在一些局限（不可分解、低效等）。
【导语】时间序列是指以固定时间为间隔的序列值。本篇教程将教大家用 Python 对时间序列进行特征分析。
PromQL基于时间序列模型，即将数据按时间序列进行存储和查询。Prometheus将所有时间序列数据存储为样本值（即某个指标在某个时间点的值），每个时间序列都由一个唯一的标识符（即指标名称和一组标签）来标识。PromQL通过使用这些标识符来查询和聚合时间序列数据。
最近我们被客户要求撰写关于DLNM的研究报告，包括一些图形和统计输出。 本文提供了运行分布滞后非线性模型的示例，同时描述了预测变量和结果之间的非线性和滞后效应，这种相互关系被定义为暴露-滞后-反应关联 （ 点击文末“阅读原文”获取完整代码数据******** ） 。
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