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。
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
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（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。
这两天，又接收到了不少新的讯息。我是越来越佩服“梦想橡皮檫”，檫哥了（打开周榜/总榜很好找，前排），他居然能用几年的时间来打磨一个系列。别说收39块，就是原价99我也买了，不为啥，就凭人家打磨了三年的毅力，我服！！！
时间序列分析是数据科学家最常见的问题之一。大多数时间序列解决方案涉及经济预测、资源需求预测、股票市场分析和销售分析。
摘要：时间序列一般是指对某种事物发展变化过程进行观测并按照一定频率采集得出的一组随机变量。时间序列预测的任务就是从众多数据中挖掘出其蕴含的核心规律并且依据已知的因素对未来的数据做出准确的估计。由于大量物联网数据采集设备的接入、多维数据的爆炸增长和对预测精度的要求愈发苛刻，导致经典的参数模型以及传统机器学习算法难以满足预测任务的高效率和高精度需求。近年来，以卷积神经网络、循环神经网络和 Transformer 模型为代表的深度学习算法在时间序列预测任务中取得了丰硕的成果。为进一步促进时间序列预测技术的发展，综述了时间序列数据的常见特性、数据集和模型的评价指标，并以时间和算法架构为研究主线，实验对比分析了各预测算法的特点、优势和局限；着重介绍对比了多个基于 Transformer 模型的时间序列预测方法；最后结合深度学习应用于时间序列预测任务存在的问题与挑战对未来该方向的研究趋势进行了展望。（文末附论文下载地址）
对于初学R语言的人，最常见的方式是：遇到不会的地方，就跑到论坛上吼一嗓子，然后欣然or悲伤的离去，一直到遇到下一个问题再回来。当然，这不是最好的学习方式，最好的方式是——看书。目前，市面上介绍R语言的书籍很多，中文英文都有。那么，众多书籍中，一个生手应该从哪一本着手呢？入门之后如何才能把自己练就成某个方面的高手呢？相信这是很多人心中的疑问。有这种疑问的人有福了，因为笔者将根据自己的经历总结一下R语言书籍的学习路线图以使Ruser少走些弯路。 本文分为6个部分，分别介绍初级入门，高级入门，绘图与可
对于初学R语言的人，最常见的方式是：遇到不会的地方，就跑到QQ群、论坛上吼一嗓子，然后欣然or悲伤的离去，一直到遇到下一个问题再回来。当然，这不是最好的学习方式，最好的方式是——看书。目前，市面上介绍R语言的书籍很多，中文英文都有。那么，众多书籍中，一个生手应该从哪一本着手呢？入门之后如何才能把自己练就成某个方面的高手呢？相信这是很多人心中的疑问。有这种疑问的人有福了，因为笔者将根据自己的经历总结一下R语言书籍的学习路线图以使Ruser少走些弯路。 本文分为6个部分，分别介绍初级入门，高级入门
对于初学R语言的人，最常见的方式是：遇到不会的地方，就跑到论坛上吼一嗓子，然后欣然or悲伤的离去，一直到遇到下一个问题再回来。当然，这不是最好的学习方式，最好的方式是——看书。目前，市面上介绍R语言的书籍很多，中文英文都有。那么，众多书籍中，一个生手应该从哪一本着手呢？入门之后如何才能把自己练就成某个方面的高手呢？相信这是很多人心中的疑问。有这种疑问的人有福了，因为笔者将根据自己的经历总结一下R语言书籍的学习路线图以使Ruser少走些弯路。 本文分为6个部分，分别介绍初级入门，高级入门，绘图与可视化
来源：专知本文约为书籍，建议阅读5分钟帮助您使用传统统计和现代机器学习技术解决时间序列中最常见的数据工程和分析挑战。 由于通过物联网、医疗数字化和智能城市的兴起，时间序列数据分析变得越来越重要。随着持续监测和数据收集变得越来越普遍，将增加使用统计和机器学习技术进行时间序列分析的需求。 本实用指南涵盖了时间序列数据分析的创新和现实世界中的用例，将帮助您使用传统统计和现代机器学习技术解决时间序列中最常见的数据工程和分析挑战。作者艾琳·尼尔森（Aileen Nielsen）以R和Python两种语言提供了一个通俗
Prometheus(由go语言开发)是一套开源的监控&报警&时间序列（按照时间排序）数据库的组合。适合监控docker 容器。因为kubernetes(俗称k8s)的流行带动了prometheus的发展。它可以监控主机，服务，容器
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。
本文的目标是使用K-最近邻（K近邻），ARIMA和神经网络模型分析Google股票数据集预测Google的未来股价，然后分析各种模型 （ 点击文末“阅读原文”获取完整代码数据******** ） 。
本文的目标是使用K-最近邻（K近邻），ARIMA和神经网络模型分析Google股票数据集预测Google的未来股价，然后分析各种模型
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？
来源：DeepHub IMBA 本文约1300字，建议阅读5分钟 本文带你利用一维随机游走为时间序列算法生成数据。 随机游走是随机过程。它们由数学空间中的许多步骤组成。最常见的随机游走从值 0 开始，然后每一步都以相等的概率加或减 1。 随机游走可用于为不同的机器学习应用程序生成合成数据。例如当没有可用信息或没有实时数据可用时，具有随机游走的合成数据可以近似实际数据。 这篇文章利用一维随机游走为时间序列算法生成数据。 生成数据 在创建和测试时间序列模型时，以随机数据为基准测试模型是有益的。随机游走可以模拟
在处理时间序列项目时，数据科学家或 ML 工程师通常会使用特定的工具和库。或者他们使用一些众所周知的工具，而这些工具已被证明可以很好地适用与对应的时间序列项目。
什么是数据科学？它和已有的信息科学、统计学、机器学习等学科有什么不同？作为一门新兴的学科，数据科学依赖两个因素： 一是数据的广泛性和多样性； 二是数据研究的共性。 现代社会的各行各业都充满了数据，这些数据的类型多种多样，不仅包括传统的结构化数据，也包括网页、文本、图像、视频、语音等非结构化数据。数据分析本质上都是在解反问题，而且通常是随机模型的反问题，因此对它们的研究有很多共性。例如，自然语言处理和生物大分子模型都用到隐马尔科夫过程和动态规划方法，其最根本的原因是它们处理的都是一维随机信号；再如，图像处
EDA 是数据科学工作流程的关键步骤，Pandas-profiling可以通过一行代码快速完成EDA报告，并且能够提供有意义的见解。
Python 是一个很棒的语言。它是世界上发展最快的编程语言之一。它一次又一次地证明了在开发人员职位中和跨行业的数据科学职位中的实用性。整个 Python 及其库的生态系统使它成为全世界用户（初学者和高级用户）的合适选择。它的成功和流行的原因之一是它强大的第三方库的集合，这些库使它可以保持活力和高效。
来源：专知本文为课程，建议阅读10+分钟课程内容将从时间序列的发展历程、平稳性、经典分析模型等概念先后推进。 时间序列（time series）是一组按照时间发生先后顺序进行排列的离散序列，是日常生活中最常见的数据形式之一。对时间序列的分析是既是统计学中的重要问题，也是人工智能、数据挖掘的一个重要应用方向。 本课程面向人工智能学院的本科生和研究生，重点关注统计学中分析时间序列的基本思路、模型以及方法。同时强调使用人工智能技术对时序数据这一种特殊的数据类型进行分析，也关注使用“时间序列分析”中的思路看待和解决
最近KDnuggets针对数据科学家最常使用的算法作了一个调查，有一些意外的发现，包括最学术向的算法和最产业向的算法。 下面是调查结果，总调查人数是 844 人。 数据科学家最常用的Top 10种算法
提取数据，特别是从网络中提取数据是数据科学家的重要任务之一。Wget 是一个免费的工具，用于以非交互式方式从 Web 上下载文件。它支持 HTTP、HTTPS 和 FTP 协议，通过 HTTP 代理进行检索。由于它是非交互式的，即使用户没有登录，它也可以在后台工作。所以，如果你想下载一个网站或一个页面上的所有图片，wget 会帮助你。
原文链接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/389388258
随机游走可用于为不同的机器学习应用程序生成合成数据。例如当没有可用信息或没有实时数据可用时，具有随机游走的合成数据可以近似实际数据。
建立基线对于任何时间序列预测问题都是至关重要的。
根据Gregory Piatetsky, KDnuggets，最新的调查问题是：在最近的12个月中，你在实际数据科学相关应用中用到了那些模型/算法？ 于是就有了以下基于844份答卷的结果。 ◆
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。
实时更新的数据需要额外的处理和特殊照顾，才能为机器学习模型做好准备。重要的Python库Pandas可用于大部分工作，本教程将指导您完成分析时间序列数据的整个过程。
TODS是一个全栈的自动化机器学习系统，主要针对多变量时间序列数据的异常检测。该系统可以处理三种常见的时间序列异常检测场景：点的异常检测（异常是时间点）、模式的异常检测（异常是子序列）、系统的异常检测（异常是时间序列的集合）。TODS提供了一系列相应的算法。
来源：Deephub Imba本文约2600字，建议阅读5分钟在本文中，我们将看到在深入研究数据建模部分之前应执行的常见时间序列预处理步骤和与时间序列数据相关的常见问题。 时间序列数据随处可见，要进行时间序列分析，我们必须先对数据进行预处理。时间序列预处理技术对数据建模的准确性有重大影响。 在本文中，我们将主要讨论以下几点： 时间序列数据的定义及其重要性。 时间序列数据的预处理步骤。 构建时间序列数据，查找缺失值，对特征进行去噪，并查找数据集中存在的异常值。 首先，让我们先了解时间序列的定义： 时间序列是在
一个时间序列，如果均值和方差没有系统变化或周期性变化（均值无变化：没有明显趋势，方差无变化：波动比较稳定），就称之为平稳的。
“用数据来研究科学，科学的研究数据” “数据科学将逐渐达到与其他自然科学分庭抗礼的地位” ——作者 数据科学主要包括两个方面：用数据的方法来研究科学和用科学的方法来研究数据。前者包括像生物信息学、天体信息学、数字地球等领域。后者包括统计学、机器学习、数据挖掘、数据库等领域。这些学科都是数据科学的重要组成部分。但只有把它们有机地放在一起，才能形成整个科学的全貌。 在数据科学领域里工作的人才需要具备两方面的素质：一是概念性的，主要是对模型的理解和运用；二是实践性的，主要是处理实际数据的能力。培养这样的人
本文为大家介绍了数据缺失的原因以及缺失值的类型，最后列举了每一种缺失值类型的处理方法以及优缺点。
与前面许多已经讨论过的概念一样，人们如何定义统计以及统计与一般数学（mathematics）有何不同，存在着很大的差异。
Pandas 是大家都非常熟悉的数据分析与处理工具库，对于结构化的业务数据，它能很方便地进行各种数据分析和数据操作。但我们的数据中，经常会存在对应时间的字段，很多业务数据也是时间序组织，很多时候我们不可避免地需要和时间序列数据打交道。其实 Pandas 中有非常好的时间序列处理方法，但是因为使用并不特别多，很多基础教程也会略过这一部分。
深度学习是一种人工智能技术，它用于解决各种问题，包括自然语言处理、计算机视觉等。递归神经网络（Recurrent Neural Network，RNN）是深度学习中的一种神经网络模型，主要用于处理序列数据，例如文本、语音、时间序列等。本文将详细介绍递归神经网络的原理、结构和应用。
时间序列为预测未来数据提供了方法。根据先前的值，时间序列可用于预测经济，天气的趋势。时间序列数据的特定属性意味着通常需要专门的统计方法
来源 | 腾讯织云（公众号ID：TencentCOC） 作者 | 张戎 导语：作为一个数学系出身，半路出家开始搞机器学习的人，在学习机器学习的过程中自然踩了无数的坑，也走过很多本不该走的弯路。于是很想总结一份如何入门机器学习的资料，也算是为后来人做一点点微小的贡献。 ▌前言 在 2016 年 3 月，随着 AlphaGo 打败了李世乭，人工智能开始大规模的进入人们的视野。不仅是互联网的工程师们很关注人工智能的发展，就连外面的吃瓜群众也开始关注人工智能对日常生活的影响。随着人脸识别能力的日益增强，个性化新闻
作为一个数学系出身，半路出家开始搞机器学习的人，在学习机器学习的过程中自然踩了无数的坑，也走过很多本不该走的弯路。于是很想总结一份如何入门机器学习的资料，也算是为后来人做一点点微小的贡献。
Python 成功和受欢迎的原因之一是存在强大的库，这些库使 Python 极具创造力且运行快速。然而，使用 Pandas、Scikit-learn、Matplotlib 等常见库在解决一些特殊的数据问题时可能并不实用，本文介绍的这些非常见库可能更有帮助。
今天介绍的这篇文章是亚马逊发表的时间序列预测工作，详细介绍了不同domain（时域、频域）做attention的差异，总结出不同类型的时间序列，在哪个domain做attention效果最好，并基于这些发现，提出了新的时间序列预测模型TDFormer。
Python 是世界上发展最快的编程语言之一。它一次又一次地证明了自己在开发人员和跨行业的数据科学中的实用性。Python 及其机器学习库的整个生态系统使全世界的用户（无论新手或老手）都愿意选择它。Python 成功和受欢迎的原因之一是存在强大的库，这些库使 Python 极具创造力且运行快速。然而，使用 Pandas、Scikit-learn、Matplotlib 等常见库在解决一些特殊的数据问题时可能并不实用，本文介绍的这些非常见库可能更有帮助。
导读：先举个例子，体温37.4度vs体温36.5度，只有2.5%的波动，可如果有人在测温点被发现体温37.4度，估计马上就被拉走做核酸。为啥？因为人们不是怕2.5%的波动，而是怕新冠！
将会是任意数量变量的函数，将难以建模。因此，我们会提出两个「马尔可夫假设」来便于我们建模。第一个假设是「有限地平线假设」（limited horizon assumption），该假设指出时间
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