时间序列数据在数据科学领域无处不在，在量化金融领域也十分常见，可以用于分析价格趋势，预测价格，探索价格行为等。
我们现在做互联网产品的时候，都有这么一个需求：记录用户在网站或者App上的点击行为数据，来分析用户行为。这里的数据一般包括用户ID、行为类型（例如浏览、登录、下单等）、行为发生的时间戳：
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。
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。
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
最近一段时间群里经常有人开始问MOGNODB 的问题，我觉得后面会开始在大量写一些MONGODB 的东西，原来从mongodb 3.2开始弄想起来也有6-7年时间了，相比传统的DBA 对于MONGODB 应该是非常了解和熟悉的，但是我错了，截止到现在，传统的DBA 对于MONGODB 一部分人还是一头雾水，时代不同了，不会MOGNODB 的DBA，如同你吃饭，只有刀叉，没有筷子，筷子更简单，更多变，适应的场景和变化更多，所以这是一个必备的技能，REDIS + MONGODB + MYSQL OR REDIS + POSTGRESQL + MONGODB 这属于DBA铁三角，不信你可以看看招聘信息。
今年发布8月份发布的一篇有关长时间序列预测（SOTA）的文章，DLinear、NLinear在常用9大数据集（包括ETTh1、ETTh2、ETTm1、ETTm2、Traffic等）上MSE最低，模型单变量、多变量实验数据：
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
---- 新智元专栏 作者：邓侃 【新智元导读】密歇根州立大学、康奈尔大学腾讯研究院的几位学者，联名发表了一篇题为 “Identify Susceptible Locations in Medical Records”的论文。这篇文章讲述了如何在病历中找到敏感数据位置，以及如何利用这些关键数据对重症监护中的病人进行保护。新智元专栏作者邓侃博士带来详细解读。 2018年2月13日，来自密歇根州立大学、康奈尔大学腾讯研究院的几位学者，联名在 Arxiv 上发表了一篇题为 “Identify S
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。
http://opentsdb.net/docs/build/html/user_guide/query/index.html
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。
明义：按照时间的顺序把随机事件变化发展的过程记录下来就构成了一个时间序列。对时间序列进行观察,研究，寻找它变化发展的规律，预测它将来的走势，就是时间序列分析。
表示学习是机器学习中的一个重要研究方向，在NLP、CV领域有很多经典的表示学习工作。大多数表示学习利用无监督学习的方法，结合合适的正负样本pair构造、损失函数，学习便于让机器学习模型理解的样本表示。近期，表示学习也逐渐应用到了时间序列领域。今天给大家介绍一篇时间序列表示学习的前沿工作，是由北京大学和微软联合署名的一篇AAAI 2022工作TS2Vec。
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。
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。
我们以前也发过很多关于数据可视化的文章。但是对于展示来说，如果你的图表能够动起来，那么他的展示效果要比静态的图有更多的冲击力，尤其是你需要向领导和客户展示的时候。所以在本篇文章整列了2个简单的代码片段，可以让你的图表动起来。
1.异常值和缺失值的处理 这绝对是数据分析时让所有人都头疼的问题。异常和缺失值会破坏数据的分布，并且干扰分析的结果，怎么处理它们是一门大学问，而我根本还没入门。 （1）异常值 3 ways to remove outliers from your data https://ocefpaf.github.io/python4oceanographers/blog/2015/03/16/outlier_detection/ 提供了关于如何对时间序列数据进行异常值检测的方法，作者认为移动中位数的方法最好，代码
量化投资逃不过数据处理，数据处理逃不过数据的读取和存储。一般，最常用的交易数据存储格式是csv，但是csv有一个很大的缺点，就是无论如何，存储起来都是一个文本的格式，例如日期‘2018-01-01’，在csv里面是字符串格式存储，每次read_csv的时候，我们如果希望日期以datatime格式存储的时候，都要用pd.to_datetime()函数来转换一下，显得很麻烦。而且，csv文件万一一不小心被excel打开之后，说不定某些格式会被excel“善意的改变”，譬如字符串‘000006’被excel打开之后，然后万一选择了保存，那么再次读取的时候，将会自动变成数值，前面的五个0都消失了，很显然，原来的股票代码被改变了，会造成很多不方便。
今天又是一篇Transformer梳理文章，这次应用场景是时间序列预测。Transformer的序列建模能力，让其天然就比较适合时间序列这种也是序列类型的数据结构。但是，时间序列相比文本序列也有很多特点，例如时间序列具有自相关性或周期性、时间序列的预测经常涉及到周期非常长的序列预测任务等。这些都给Transformer在时间序列预测场景中的应用带来了新的挑战，也使业内出现了一批针对时间序列任务的Transformer改造。下面就给大家介绍7篇Transformer在时间序列预测中的应用。
评估性能对预测模型的开发至关重要。交叉验证是一种流行的技术。但是在处理时间序列时，应该确保交叉验证处理了数据的时间依赖性质。在之前的文章中，我们也做过相应的介绍。
我们在 树义带你学 Prometheus（三）：Grafana 图表配置快速入门 - 陈树义 - 博客园 中提到可以针对业务指标做自定义监控，其中有一个设置属性为 Metrics，即：
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）。
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
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。
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。
现如今，人们将深度学习运用到几乎所有领域，那些最“时髦的”领域包括计算机视觉、自然语言处理、语音分析、推荐系统以及预测系统。但是，有一个领域被大家遗忘在机器学习的角落，那就是信号分析（或时间序列分析）。本文中，将首先向大家展示信号和时间序列的重要性，接下来简要地回顾一下经典的方法，然后分享一下在Mawi公司运用深度学习处理信号的经验以及在算法交易领域的经验。
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？
【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。
时间序列是按发生的时间先后顺序排列而成的数据，一般数据中会有一列是日期。时间序列分析的主要目的是根据已有的历史数据对未来进行预测。
所谓时间序列就是按照时间的顺序记录的一列有序数据。对时间序列进行观察、研究，找寻它变化发展的规律，预测它将来的走势就是时间序列分析。在日常生产、生活中，时间序列比比皆是，时间序列分析的应用领域非常广泛。
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。
这两年互联网行业掀着一股新风，总是听着各种高大上的新名词。大数据、人工智能、物联网、机器学习、商业智能、智能预警啊等等。
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。
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）。
指数平滑法对时间序列上连续的值之间的相关性没有要求。但是，如果你想使用指数平滑法计算出预测区间， 那么预测误差必须是不相关的， 且必须是服从零均值、 方差不变的正态分布。即使指数平滑法对时间序列连续数值之间相关性没有要求，在某种情况下， 我们可以通过考虑数据之间的相关性来创建更好的预测模型。 自回归移动平均模型（ ARIMA）是最常用的时间序列预测模型。
EViews是一款专业的数据分析软件，广泛应用于经济学研究领域。该软件提供了强大的数据处理和分析功能，包括统计分析、时间序列分析、面板数据分析等，成为了许多经济学研究人员的必备工具之一。本文将对EViews的主要功能和使用技巧进行介绍，并结合实际案例进行详细说明。
Transformer 模型在自然语言处理和计算机视觉领域取得了巨大的成功，并成为了基础模型。然而，最近一些研究开始质疑基于Transformer的时间序列预测模型的有效性。这些模型通常将同一时间戳的多个变量嵌入到不可区分的通道中，并在这些时间标记上应用注意力机制来捕捉时间依赖关系。
对时间序列数据进行分析在很多工业场景里都能遇到。依赖于观测值的频率，典型的时间序列可分为每小时、每天、每周、每月、每季度和每年为单位记录。有时，你可能也会用到以秒或者分钟为单位的时间序列，比如，每分钟用户点击量和访问量等等。
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。
AAAI的英文全称是 The Association for the Advance of Artificial Intelligence，即美国人工智能协会。
AI 科技评论按：自从比特币的价格暴涨以来，关于数字货币的炒作一直不断。每天都有新的数字货币的信息， 它们有的被证实是骗局，有些则会在几个月成为新的顶级货币。炒币人士通常会为了一个传言而买入卖出，自然，也会有人尝试用机器学习来对数字货币的价格变化进行分析，来找出影响数字货币价格变动的因素。近日在外媒 Medium 上，就有一位叫做 Chalita Lertlumprasert 的博主发表了《如何用机器学习来预测数字货币价格变化》（http://t.cn/RHkeIVh）的文章，AI 科技评论整理如下： 机器
顾名思义，时间序列就是按照时间顺利排列的一组数据序列。时间序列分析就是发现这组数据的变动规律并用于预测的统计技术。该技术有以下三个基本特点：
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。
除了以上的聚合类型外，Elasticsearch 还支持嵌套聚合，可以将多个聚合组合在一起使用，实现更为复杂的数据分析。
上篇讲到了数据挖掘的质量分析,主要是对数据缺失情况,准确情况,以及数据集的结构进行探索,接下来,我们就要对数据的特征进行分析了,所谓数据的特征分析就是指数据的分布情况,数据各个变量之间的对比,以及数据
EViews是一款面向时间序列分析的统计软件，自推出以来广泛应用于经济学、金融学、商业学等领域。其强大的数据处理功能、简洁直观的界面以及灵活的扩展性受到了众多研究者的青睐。本文旨在对EViews进行介绍、应用和展望，为使用EViews的研究者提供参考。
时间序列数据是按时间顺序按固定时间间隔排列的观测值的集合。每个观察对应于一个特定的时间点，并且可以以各种频率（例如，每天、每月、每年）记录数据。此类数据在许多领域都非常重要，包括金融、经济、气候科学等，因为它有助于通过分析时间序列数据来掌握潜在模式、发现趋势和发现季节性波动。
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