Pandas时间序列数据处理与分析
时序分析（Time Series Analysis）是一种统计方法，用于分析按时间顺序排列的一系列数据点。其主要目的是识别数据中的模式，如趋势、周期性和季节性变化，以便进行预测和解释。时序分析在金融、经济学、气象学、库存管理等领域有广泛应用…
时间序列
神经网络时间序列预测工具NeuralProphet
[LATEXPAGE] NeuralProphet 产生背景 大多数时间序列问题需要易于理解的预测。同时，需要有效的预测。这两个愿望导致了一种权衡：可解释性与准确率。准确率的显著提高通常归因于更复杂的模型。然而，复杂性与可解释性存在天然的矛…
时序相似性计算：从DTW到FastDTW
[LATEXPAGE] DTW简介 DTW（Dynamic Time Warping）是一种用于比较时间序列之间相似性的算法。它可以有效地处理在时间轴上存在偏移、缩放和扭曲等变形的时间序列数据。DTW算法通过对两个时间序列进行动态规整，将它…
时序异常检测实战：酒店价格
数据准备 这里使用的是公开的Expedia个性化酒店搜索中的部分数据。数据介绍： 列名 数据类型 描述 srch_id Integer 搜索ID date_time Date/time 搜索时间 site_id Integer Expedi…
Expedia异常检测系统Adaptive Alerting
[LATEXPAGE] Adaptive Alerting（AA）是Expedia开源的异常检测项目，整个项目也是完整一套监控体系，包括事件处理恢复操作都在内。系统设计主要在如何方便集成不同的异常检测算法和评估方法，然后根据指标的情况来路由…
时间序列异常检测算法综述
[LATEXPAGE] 异常的分类 时间序列的异常检测问题通常表示为相对于某些标准信号或常见信号的离群点。虽然有很多的异常类型，但是我们只关注业务角度中最重要的类型，比如意外的峰值、下降、趋势变化以及等级转换（level shifts）。 …
雅虎时序异常检测框架EGADS
[LATEXPAGE] EGADS (Extendible Generic Anomaly Detection System) 是 Yahoo 一个开源的大规模时间序列异常检测项目，主要由两个模块构成，一个是时间序列构造模块，另一个是异常检…
Facebook时间序列预测工具fbprophet
[LATEXPAGE] Prophet简介 时间序列（Time Series Analysis）作为计量经济学的三大数据形态之一，比较主流的观点认为，时间序列受四种成分影响： 趋势：宏观、长期、持续性的作用力 周期：比如商品价格在较短时间内…
