时间序列建模在销量预测，天气预测，车流量预测，股票价格预测等问题中扮演着至关重要的角色，一般时间序列的问题可以表述为下面的形式
近年来，Transformer在时间序列预测方面得到了快速的发展。但是在设计上并没有充分利用时间序列数据的特性，因此存在一些基本的局限性（不可分解、低效）。为此本文提出了一种新的时间序列Transformer结构，其中，用模块化分解块重新设计了Transformer体系结构，以便它能够学会将时间序列数据分解为可解释的时间序列组受；经典指数平滑方法的启发，提出了新的指数平滑注意(ESA)和频率注意(FA)来取代vanilla Transformer中的自注意机制，从而提高了精度和效率。
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）。
时间序列数据的表示学习是深度学习大环境下时序研究的重要方向，有很多有意思，开脑洞的研究工作。最近，来自加拿大 Borealis AI （加拿大皇家银行成立的人工智能理论和应用研究部门）的几位研究者提出了Time2Vec模型，将动态时间序列数据转化为静态的特征向量。
多变量时间序列预测一直是各学科面临的持续性挑战。时间序列数据通常表现出多样的序列内和序列间相关性，这导致了复杂且相互交织的依赖关系，成为众多研究的焦点。
作者 | 钟雨 背 景 在公司运行过程中，尤其是对于偏重数据的互联网公司，业务异常检测是一个非常重要但又很容易被轻视的工作。一旦因为业务发生异常并且没有被及时发现，一定会对公司和客户产生某种程度的损失，从而影响业务正常发展。很多公司都构建了基于规则的报警平台，并将其应用于业务的异常检测。但由于数据模式的快速变化，并且数据中存在着大量噪音，基于规则的异常检测误报率较高。基于机器学习和人工智能的业务异常检测可以获得比传统规则系统更高的准确率和扩展性，但由于面临诸如异常的定义较为模糊、缺少数据标签等诸多
上面这些在某些固定时间点周而复始的出现某种现象的，我们一般称之为周期性，那么在时间序列问题中，我们如何捕捉这些周期性呢？
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。
最近我们被客户要求撰写关于商业周期分解的研究报告，包括一些图形和统计输出。本文包含各种过滤器，可用于分解南非GDP的方法。我们做的第一件事是清除当前环境中的所有变量。这可以通过以下命令进行
时间序列异常检测是学术界和工业界一直研究的热点和难点问题。比如腾讯内部开源的Metis项目，其实现思路是基于统计判决、无监督和有监督学习对时序数据进行联合检测。通过统计判决、无监督算法进行首层判决，输出疑似异常，其次进行有监督模型判决，得到最终检测结果。检测模型是经大量样本训练生成，可根据样本持续训练更新。Metis实现的时间序列异常检测学件在织云企业版本中已覆盖 20w+ 服务器，承载了 240w+ 业务指标的异常检测。经过了海量监控数据打磨，该学件在异常检测和运维监控领域具有广泛的应用性。
时间序列数据是有序的。这意味着观察/数据点依赖于以前的观察/数据点。因此，在模型训练期间，数据点顺序不会被打乱。
大家对时间序列知多少？何为时间序列、时间序列分析、时间序列分解、时间序列预测，以及时间序列预测都有哪些方法？
AI 科技评论按：这篇文章来自 Automattic 的数据科学家 Carly Stambaugh，她研究了一个看似简单的问题：分析序列数据中的季节性。「季节性」说起来很简单，但是真的分析的时候，你要如何知道你分析出的季节性是切实存在的呢？雷锋网 AI 科技评论全文编译如下。
前言 外卖业务的快速发展对系统稳定性提出了更高的要求，每一次订单量大盘的异常波动，都需要做出及时的应对，以保证系统的整体稳定性。如何做出较为准确的波动预警，显得尤为重要。 从时间上看，外卖订单量时间序列有两个明显的特征（如下图所示）： 周期性。每天订单量的变化趋势都大致相同，午高峰和晚高峰订单量集中。 实时性。当天的订单量可能会受天气等因素影响，呈现整体的上涨或下降。 订单量波动预警，初期外卖订单中心使用的是当前时刻和前一时刻订单量比较，超过一定阈值就报警的方式，误报率和漏报率都比较大。后期将业务数据上传到
经济时间序列的分析通常需要提取其周期性成分。这篇文章介绍了一些方法，可用于将时间序列分解为它们的不同部分。它基于《宏观经济学手册》中Stock和Watson（1999）关于商业周期的章节，但也介绍了一些较新的方法，例如汉密尔顿（2018）替代HP滤波器，小波滤波和经验模态分解。
总第92篇 01|时间序列定义： 时间序列是按照一定的时间间隔排列的一组数据，其时间间隔可以是任意的时间单位，如小时、日、周月等。比如，不同时间段某产品的用户数量，以及某个在网站的用户行为，这些数据形成了以一定时间间隔的数据。 人们希望通过对这些时间序列的分析，从中发现和揭示现象发展变化的规律，尽可能多地从中提取所需要的信息，并将这些知识和信息用于预测，以掌握和预测未来行为。对于时间序列的预测，由于很难确定它与其他变量之间的关系，这时我们就不能用回归去预测，而应使用时间序列方法进行预测。 采用时间序
携程作为在线旅游公司，对外提供机票、酒店、火车票、度假等丰富的旅游产品，其系统稳定性关乎用户是否具有顺滑的出行体验。然而，流量激增、代码发布、运维变更等都会给系统稳定性带来挑战。
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。
差分是一个广泛用于时间序列的数据变换。在本教程中，你将发现如何使用Python将差分操作应用于时间序列数据。 完成本教程后，你将学到： 关于差分运算，包括延迟差分的配置和差分序列。 如何开发手动实现的
最近我们被客户要求撰写关于分解商业周期时间序列的研究报告，包括一些图形和统计输出。
ACM SIGMOD，数据管理国际会议（Special Interest Group on Management Of Data.）是由美国计算机协会（ACM）数据管理专业委员会（SIGMOD）发起、在数据库领域具有最高学术地位的国际性学术会议。SIGMOD是数据库三大顶会之首，是三大顶会中唯一一个双盲评审的，其权威性毋庸置疑。
doublering，携程高级算法工程师，关注自然语言处理、LLMs、时序预测等领域。
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。
时间序列是按照时间顺序排列的一系列随时间变化而变化的数据点或观测值。时间序列可以是离散的，例如每月的销售数据，也可以是连续的，例如气温和股票价格等。时间序列常用于预测和分析未来的趋势，例如经济增长、股票走势、天气变化等。
时间序列是一系列按时间顺序排列的观测数据。数据序列可以是等间隔的，具有特定频率，也可以是不规则间隔的，比如电话通话记录。
时间序列（英语：time series）是一组按照时间发生先后顺序进行排列的数据点序列。通常一组时间序列的时间间隔为一恒定值（如1秒，5分钟，12小时，7天，1年），因此时间序列可以作为离散时间数据进行分析处理
经济时间序列的分析通常需要提取其周期性成分。这篇文章介绍了一些方法，可用于将时间序列分解为它们的不同部分。它基于《宏观经济学手册》中Stock和Watson（1999）关于商业周期的章节，但也介绍了一些较新的方法，例如汉密尔顿（2018）替代HP滤波器，小波滤波和经验模式分解。
本文包含各种过滤器，可用于分解南非GDP的方法。我们做的第一件事是清除当前环境中的所有变量。这可以通过以下命令进行。
本文包含各种过滤器，可用于分解南非GDP的方法。我们做的第一件事是清除当前环境中的所有变量。这可以通过以下命令进行（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。
编者按：2月23日，Facebook开源了一款基于 Python 和 R 语言的数据预测工具——“Prophet”（详细报道请看 AI 研习社此前文章 ：支持Python！Facebook开源预测工具Prophet。本文则详细介绍了 Prophet 的贝叶斯推理实践，具体展示了研究人员把两个数据集用在Prophet上的运行效果。 如今，市面上已经许多 Python 和 R 语言可适用的时间序列预测模型了，那么 Facehook 的 Prophet 在这一领域又有什么优势呢？ Prophet 在进行预测，其后
时间序列预测就是利用过去一段时间的数据来预测未来一段时间内的信息，包括连续型预测（数值预测，范围估计）与离散型预测（事件预测）等，具有非常高的商业价值。
AI科技评论按：2月23日，Facebook开源了一款基于 Python 和 R 语言的数据预测工具——“Prophet”（。本文则详细介绍了Prophet的贝叶斯推理实践，具体展示了研究人员把两个数据集用在Prophet上的运行效果。 如今，市面上已经许多Python 和 R 语言可适用的时间序列预测模型了，那么Facehook的Prophet在这一领域又有什么优势呢？ Prophet在进行预测，其后端系统是一个概率程序语言Stan，这代表Prophet能发挥出很多贝叶斯算法的优势，比如说： 使模型
时间序列预测与建模在数据分析中起着重要的作用。时间序列分析是统计学的一个分支，广泛应用于计量经济学和运筹学等领域。这篇技能测试文章是为了测试你对时间序列概念的了解程度。
5年前prophet刚出来的时候试用过R版本的prophet： R+python︱Facebook大规模时序预测『真』神器——Prophet（遍地代码图）
如上图所示，假如现在我们要想估算主体B的属性③的数值(橙色标记目标数据)，那么我们可以找到和B类似(AB在属性②、④上相似)且同时具有属性③的主体A，如果主体A的属性③是已知的，那么该数值可以当做主体B属性③的估算值，如果可以匹配的已知相似属性更多，得到的值一般更精确。
以下是一个时间序列示例，该示例说明了从1949年到1960年每月航空公司的乘客数量。
---- 新智元报道 编辑：LRS 好困 【新智元导读】时间序列分析在现实世界中的应用非常广泛，覆盖气象、工业、医疗等众多领域。近期，清华大学软件学院机器学习实验室提出了时序基础模型TimesNet，在长时、短时预测、缺失值填补、异常检测、分类五大任务上实现了全面领先。 实现任务通用是深度学习基础模型研究的核心问题，也是近期大模型方向的主要关注点之一。 然而，在时间序列领域，各类分析任务的差别较大，既有需要细粒度建模的预测任务，也有需要提取高层语义信息的分类任务。如何构建统一的深度基础模型高效地完
解决痛点：“还有一个月就春节了，老板希望预测春节的订单量，该如何预测呢？”本文以预测的价值为出发点，和大家分享不同场景所适用的预测方式，并着重介绍一种容易理解且精准度较高的预测模型 - Prophet。
2020年发布的N-BEATS、2022年发布的N-HiTS和2023年3月发布的PatchTST开始。N-BEATS和N-HiTS依赖于多层感知器架构，而PatchTST利用了Transformer架构。
时间序列预测问题中数据形式的特殊性，导致了搭建模型过程中会遇到各种各样的坑。从头到尾搭建一个时间序列预测模型需要避开哪些坑？今天给大家总结一下我在实际工作中遇到的问题，包括数据、模型、指标、应用等四个方面的坑。
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。
1. 背景 先来看两个例子，下面两幅图展示了百度在趋势预测方面的应用案例，一个是世界杯期间的比赛输赢预测，另一个是北京各旅游景区的游客人数预测。 这两幅图代表了大数据环境下趋势预测的典型场景，即事件预测和时序预测，本文重点关注第二幅图中的场景，即与时间维度相关的时间序列预测。 2. 时间序列预测 时间序列预测即以时间数列所能反映的社会经济现象的发展过程和规律性，进行引伸外推，预测其发展趋势的方法，简单来说就是从已知事件测定未知事件。 上图展示了时间序列的一般趋势，时间序列数据的趋势变动可分
写文章的目的在于之前面试的时候，提到某一个时间序列项目的特征工程处理。我说的大多数都是一些数据清洗、数据去除异常点、针对数据特性做出的特别的特征工程的操作，然后面试官给我的建议是下一次面试多说一下常规的特征工程处理，因为这样面试官才会跟你有共鸣，能更好的理解你说的特征工程是什么。
作者：kylequ 腾讯PCG数据分析工程师 |导语 指标体系是什么？GSM、OSM、HEART、AARRR、场景化（人物场）等指标模型如何搭建指标体系？ 本文将以大盘dau、留存、业务渗透、时长等指标，从维度建模，指标建设规范出发来搭建星型模型，构建完备指标体系。并且介绍如何基于MECE来拆解wau，通过指数移动平均（EMA）分解dau时间序列查看dau趋势。 1 指标体系定义 指标体系是将零散单点的具有相互联系的指标，系统化的组织起来，通过单点看全局，通过全局解决单点的问题。它主要由指标和体系两
将非平稳时间序列转化成平稳时间序列，包含三种类型：结构变化、差分平稳、确定性去趋势。本文脉络框架如下：
Learning to Rotate: Quaternion Transformer for Complicated Periodical Time Series Forecasting
①SAM（Simple Moving Average） 简单移动平均，将时间序列上前n个数值做简单的算术平均。 SMAn=(x1+x2+…xn)/n
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