作者：马蕾，腾讯高级工程师 前言 我们在日常工作中，做了很多线上指标统计。统计线上指标的意义，在 AB 阶段是评估算法效果收益，在全量上线后是监控线上服务质量，及时发现并定位解决问题。做指标往往并不难，但是做完指标之后，对指标的监控，经常被大家忽视。当发现指标异常之后，对根因的定位很困难。尤其是涉及多个团队的综合指标，经常需要为了定位根因拉齐后台，客户端，产品各个方向的骨干成员，讨论若干次才能有结论。本文主要分享在指标的监控和告警分析的一些经验，如何提升告警发生后的根因分析效率。 近期部门在大力推广数字
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
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
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
神经科学的目的是通过分析复杂的脑细胞群活动模式来理解大脑中的认知，但问题是数据时间格式影响分析。大脑是一个有自己的动态和时 间机制的系统，不同于人为定义的时间系统。在这里，我们展示了脑时间工具箱，这是一个软件库，它可以 根据协调认知神经模式的振荡来重新调整电生理学数据。这些振荡不断地减慢、加速又经历突然变化，导致大脑内部 机制和时间机制间的不和谐。工具箱通过将数据转变为协调振荡的动力学数据，设置振荡周期作为数据的新时间轴来克服机制间不和谐。从而研究大脑中的神经模式，有助于神经科学探究动态认知，本文演示了 工具箱如何显示在默认时钟时间格式中没有的结果。
空间层次： 划分街道 不同区域 城市的区域、街道等这些地理信息里都蕴藏着明确的多层次的语义信息
2020年初开始的疫情，加上俄乌冲突等，引起世界局势产生些许不确定性，影响到每个个体的生活和运转，企业如同经济体的细胞，也体会到环境的不确定性所带来的风险。
总第532篇 2022年 第049篇 美团数据库平台研发组，面临日益急迫的数据库异常发现需求，为了更加快速、智能地发现、定位和止损，我们开发了基于AI算法的数据库异常检测服务。本文从特征分析、算法选型、模型训练与实时检测等维度介绍了我们的一些实践和思考，希望为从事相关工作的同学带来一些启发或者帮助。 1. 背景 2. 特征分析 2.1 找出数据的变化规律 3. 算法选型 3.1 分布规律与算法选择 3.2 案例样本建模 4. 模型训练与实时检测 4.1 数据流转过程 4.2 异常检测过程 5. 产品运营
在我们前面的文章中，介绍过函数的对称性，可逆性，常函数等内容。可以说，以函数关系为核心，可以建模很多现实生活中的事和魔术过程。接下来，我们进入另一个经典性质——周期性，内容较多，故单独成篇。
音乐感知涉及复杂的大脑功能。音乐和大脑之间的关系，例如大脑皮层的夹带与周期性的音调旋律节拍和音乐，已经得到了广泛的研究。也有报道说，大脑皮层对不熟悉的音乐的周期性节律反应比对熟悉的音乐周期性节律的反应更加强烈。由于以前的作品主要使用简单的人工听觉刺激，例如纯音或蜂鸣声。尚不清楚音乐的熟悉程度如何影响大脑的反应。为了解决这个问题，该论文分析脑电图（EEG）来研究大脑皮层反应和音乐熟悉度之间的关系。使用钢琴声音产生的旋律作为简单的自然刺激。跨试验，通道和参与者的平均互相关函数在时间滞后70和140毫秒左右时显示出两个明显的峰值。在两个峰值处，与听熟悉的音乐相比，互相关值的大小在听不熟悉和加扰的音乐时明显更大。该研究发现表明，对陌生音乐的反应要比对熟悉音乐的反应强。该发现的一项潜在应用可能是区分听众对音乐的熟悉程度，这为评估大脑活动提供了重要工具。
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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。
时间序列（time series）是一系列有序的数据。通常是等时间间隔的采样数据。如果不是等间隔，则一般会标注每个数据点的时间刻度。 下面以time series 普遍使用的数据 airline pa
时间序列（time series）是一系列有序的数据。通常是等时间间隔的采样数据。如果不是等间隔，则一般会标注每个数据点的时间刻度。 下面以time series 普遍使用的数据 airline p
如果将2022年第一季度的滑落视作气温转冷的话，那么小米的冬天已经持续了三个季度了。
纹理是物体表面固有的一种特性，所以图像中的区域常体现出纹理性质。纹理可以认为是灰度（颜色）在空间以一定的形式变化而产生的团（模式）。纹理与尺度有密切的关系，一般仅在一定的尺度上可以观察到，对纹理的分析需要在恰当的尺度上进行。纹理还具有区域性质的特点，通常被看做对局部区域中像素之间关系的一种度量，对于单个像素来说讨论纹理是没有意义的。一把情况下目前常用的纹理分析方法中有以下三种：统计法，结构法，频谱法。下面分别介绍。 1. 纹理描述的统计方法 最简单的统计法借助于灰度直方图的矩来描述纹理，比如直方图的二阶矩是
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。
1、研究背景 当涉及到五个以上对象的集合时，我们可以不通过计算而快速得出对象数目的近似值。人类和其他动物物种一样，都有一种对数值数量的直觉。这种近似大量数值的能力背后的认知机制仍然存在诸多争论。研究人员偏向于假设我们拥有一个近似数字系统(ANS)，这是一种特定的系统，它从视觉场景中提取数值并建立离散数值尺度的心理表征。然而，一组对象不仅具有数量特征，而且还具有多个连续的视觉特征，包括单个对象的尺寸和集合的范围。这些连续的尺度维度本质上与数值相关(例如，数值越多的集合自然占据更大的区域)，并且可以用作获取数值的关键视觉提示。这使得一些作者提出，数字处理没有特定的认知机制，数值要么由一般的尺度机制处理，要么来自连续维度的组合。到目前为止，关于连续尺度对数值处理的贡献还没有达成共识，大量的证据表明，它们既可以促进数值判断，也可以干扰数值判断。当前的研究利用了一种频率标记电生理学方法，将数值从连续的尺度维度中分离出来，并测量两者共同驱动的特定大脑反应。 人类根据数值辨别对象集合的能力被认为与其他动物物种一样，早在语言发展之前很久就存在于婴儿身上。有大量的行为和神经成像证据证明了这种数值能力。例如，最近的实验强调了一种自发的偏向，即当参与者必须从三个点集中选择奇数项或将集合归类为“大”或“小”时，自发地倾向于数值而不是连续的尺度：在这两种情况下，数值都被自发地选为决定标准。此外，一些研究确定了人类和猴子顶叶皮质中特定的调节数值的神经元群体。理论模型假设，这种数值能力背后的机制在于将感觉输入转化为对视觉场景中存在的元素数量的抽象估计。然而，现有的这种机制的经验证据仍然是有问题的，因为连续的尺度变化与数值变化之间存在内在的关联。连续的尺度而不是数值本身可以解释观察到的结果。这是一个悬而未决的问题：认知系统是否能够快速提取必要的数字信息，以建立一个独立于连续尺度变化的表征——如果系统具有这种能力，那么随着数字的处理，协同变化的连续尺度信息会发生什么？ANS理论提出，在归一化阶段中会过滤掉所有连续的尺度，但由于连续尺度会严重影响数值判断，因此没有太多关于该过滤阶段的证据。 另一种理论认为，数值与连续的尺度处理有关。其中，尺度理论(ATOM)用一个独特系统来描述连续尺度和数值之间的关系，该系统能够表示任何类型的离散和连续尺度，包括数值、时间(持续时间)和空间(扩展)。一些作者提出了连续量和离散量的一般尺度概念，其中尺寸知觉在发展和进化上都比数值更为原始，而连续尺度在数值尺度处理的发展中起着关键作用。有大量的经验证据支持数值和连续尺度的公共和独立神经区域。在人类顶叶皮质内发现了用于数值和连续尺度提取的部分重叠的地形图，尽管在这些地形图中不同的神经调节和组织方式暗示了不同的处理机制。根据最近的功能性(fMRI)荟萃分析，在这些重叠区域内，右侧顶叶被确定为广义尺度处理系统的一个可能的解剖学位置。此外，一些作者认为，数值只是一种抽象的认知结构，是对视觉刺激中存在的所有连续尺度特征进行加权的结果，并且数值是通过根据特定情境的需要对低层感官信息进行自适应重组来提取的。这种感觉整合(SI)理论假设所有现有的数值提取证据都可以用处理连续尺度整合的认知控制机制来解释。 理清这些假设和理解数值处理机制的主要挑战是将数值从连续尺度中分离出来。已经为行为任务开发了几种控制连续维度的简洁方法，但是它们控制整个刺激集合中的所有尺度变化，尽管每个刺激仍然包含关于数值和连续维度的信息。事实上，任何视觉刺激都携带有关数值和连续尺度的信息。因此，在严格意义上，这些方法都不能将数值从非数值尺度处理中分离出来。重要的是，这一局限性适用于到目前为止提供的几乎所有支持ANS理论的证据。 当前的研究使用了频率标记方法，该方法包括记录稳态视觉诱发电位(SSVEP)，其对应特定于单个给定维度上周期性刺激变化的神经反应。SSVEP已经成功地记录到对数值变化的反应，本研究通过频率标记的实验范式系统地隔离了对数值和连续尺度的区别，该范式不需要明确的任务(因此也不需要决定或判断)：视觉刺激遵循的是oddball范式，即在一系列标准刺激中周期性地引入偏差刺激。关键的是，研究人员严格控制了周期性变化的性质，因此只有考虑中的维度才会周期性波动。该操作允许记录与目标维度中的变化同步的神经响应，因为只有该特定维度会定期更新。目前的设计允许通过将每个维度指定为在单独的实验条件下的周期性偏差，来跟踪在数值中以及每个连续维度中的变化的神经辨别力。如果视觉系统对相对于波动维度的周期性变化很敏感，那么大脑应该产生与偏离频率及其谐波同步的反应。因此，研究人员能够记录与数值和每个连续维度的区别特别相关的大脑活动。
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。
音乐感知涉及复杂的大脑功能。音乐和大脑之间的关系，例如大脑皮层的夹带与周期性的音调旋律节拍和音乐，已经得到了广泛的研究。
本文主要是将序列中的时间因素作为特征考虑到模型中，从而发掘时间变化模式。现有研究将时间信息视为单一类型的特征，并侧重于如何将其与用户对商品的偏好相关联。然而，它们不足以充分学习时间信息，因为用户偏好的时间模式通常是异构的。用户对特定商品的偏好可能
4.10 周期性分录 本功能支持可以定期创建的过帐。周期性分录类似于银行长期订单，用于扣除租金、缴纳付款、或直接的贷款偿还。周期性分录程序将基于周期性分录凭证进行这些过帐。 在总帐会计领域中，周期性分录可以用于递延和应计的过帐等（如果存在要过帐的固定金额）。 周期性分录凭证的下列数据将保持不变： 过帐代码 科目 金额 您在周期性分录凭证中输入这些数据，它们仅偶尔发生变化。该凭证不会导致事务数字的更新。周期性分录程序使用该凭证以创建会计凭证。 如果您要使用该方法，您必须输入周期性分录凭证，系统将使用该凭证作
路由器刚开始工作时，只知道自己到直连网络的距离为1 2. 每个路由器仅和相邻路由器周期性的交换并更新路由信息 3. 若干次交换和更新后，每个路由器都知道到达本AS内各网络的最短距离和下一跳地址，称为收敛
实现方式是Web容器启动一个后台线程，定期检测类文件变化。 若有变化，就重新加载类，在这个过程中不会清空Session ，一般用在开发环境。
对于某一块业务来说，建立完数据指标体系，整体的业务就得到了监控。当数据发生异动时，通过数据指标体系拆解能够快速定位问题。这篇文章的重点有三，其一，理解数据异动背后的业务意义才是最重要的；其二，数据异动应该如何快速定位问题；其三，数据埋点到数据指标体系再到数据异动分析的闭环思维体系！
金色财经推出金色硬核（Hardcore）栏目，为读者提供热门项目介绍或者深度解读。本期金色硬核来自Glassnode和Bitcoinmagzine，提供9个链上指标来判断市场处于牛/熊市的什么阶段。
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
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
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
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
要是对GO 中 swaggo 的应用还有点兴趣的话，可以查看文章 工作中后端是如何将API提供出去的？swaggo很不错
什么是 Redis 对象缓存加速？对于 Redis 和我们前面有提到的 Memcached 一样都属于对象缓存加速的一种，但是两者还是有一些区别的。Redis 对象缓存区别在于弥补Memcached 键值存储的不足，Redis会周期性的把更新的数据写入磁盘或把修改操作写入追加的记录文件形式，可以实现主从同步。
去年Facebook开源了一套时序预测工具叫做Prophet。Prophet是一个预测时间序列数 据的模型。 它基于一个自加性模型，用来拟合年、周、季节以及假期等非线性趋势。 它在至少有一年历史数据的日常周期性数据，效果最好。 Prophet对缺失值，趋势的转变和大量的异常值是有极强的鲁棒性。Prophet中文翻译是：“先知”。名字还是挺贴切的。在看完本篇文章后，你将会知道：
如何科学地推断某个产品策略对观测指标产生的效应非常重要，这能够帮助产品和运营更精准地得到该策略的价值，从而进行后续方向的迭代及调整。
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。
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。
去年下半年，整个面板行业被业绩成倍增长的繁荣所笼罩，之后市场需求开始急转直下，价格也随之从高点回落。
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
物料的周期性检验指每隔一段时间，将存放在仓库的东西拿出来瞧瞧，看看有没有变质，这个就是周期性检验。 不仅针对库存的物料有周期性的检验，针对设备等也有周期性的检验，如测试设备的管理中，特别是计量设备，在使用的过程中，精度等指标可能发生变化，因此，工厂里通常针对此类设备设置一个固定的检测周期，每隔一段时间即要求将设备送检，经检验合格的设备才能投入使用；当然，每天坐的电梯也如此，不然，这种跳楼机可不是给人坐的。 使用QM可以很好地解决周期性检验的需求，但前提是需要进行周期性检验的物料必须启用批次管理，因为周期性检验的依赖于物料的批次。反之，如果不启用批次，那么不同时间进来的库存，系统无法区分入库时间，检验日期也就无法确定了。 一、配置没有特殊的配置；关注QM中对检验类型09的配置即可。 二、主数据 关注物料主数据即可，其他主数据，如检验特性、检验方法、检验计划等与其他QM的检验一致。物料主数据的设置： 1、设置检验周期，如下图，物料的检验周期设置为10天：
在前面的文章中，我们从数学里的周期性入手，分析了序列周期性在对称群下的本质，以及如何把这一基本性质应用到魔术中的例子。
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。
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。
功率谱估计是频域分析的主要手段。它的意义在于把幅度随时间变化的脑电波变换为脑电功率随频率变化的谱图，从而可直观地观察到脑电节律的分布与变换情况。
此部分仅仅是告诉你怎样用Tableau做这个模型，如果想要更加深刻的了解可以去看专门的统计学课程。
声明：本文讨论主题的不是严谨意义上的“因果关系”，而是探讨自变量与因变量的关系(实际上不是真的因果关系)，主要关注点在于找到并验证影响(或预测)因变量Y的自变量X。
音调主要和声波的频率有关。但是音调和频率并不是成正比的关系，它还与声音的强度 及波形有关。
前面我们以Time series 图表为例，学习了面板的配置参数，在这里我们要继续学习Grafana 的其他图表，配置参数大同小异。
顾名思义，用单个数据指标进行数据分析 适应场景：接触新任务，不了解数据情况，不了解业务形态 优先看KPI指标（收入/成本等）关键指标，再看细节
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。
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