时间序列

arima() 使用arima()函数拟合模型，表达式为 arima(ts,order=c(p,d,q)) #ts为序列，oredr后面为模型ARMIA(p,d,q)的值 拟合模型 注意这里指定了 d =1 即函数对序列做了一阶差分，因此可以将 模型一个应用于原始序列 即可， > library(forecast) > fit1 <- arima(Nile,order = c(0,1,1)) #传的是原始序列Nile，而非一阶差分后的dNile > fit1 Call: arima(x = Nile, order = c(0, 1, 1)) Coefficients: ma1 -0.7329 #移动平均项的系数-0.73 s.e. 0.1143 sigma^2 estimated as 20600: log likelihood = -632.55, aic = 1269.09 #AIC值 > accuracy(fit1)#获取准确性度量 ME RMSE MAE MPE MAPE MASE ACF1 Training set -11.9358 142.8071 112.1752 -3.574702 12.93594 0.841824 0.1153593 a、结果有模型的 AIC 值，有其他的模型可以做比较，AIC值越小越好 b、准确性度量可以帮助判断模型是否足够准确，本案例中

PromQL 内置函数 Prometheus 提供了其它大量的内置函数，可以对时序数据进行丰富的处理。某些函数有默认的参数，例如： year(v=vector(time()) instant-vector) 。其中参数 v 是一个瞬时向量，如果不提供该参数，将使用默认值 vector(time()) 。instant-vector 表示参数类型。 abs() abs(v instant-vector) 返回输入向量的所有样本的绝对值。 absent() absent(v instant-vector) ，如果传递给它的向量参数具有样本数据，则返回空向量；如果传递的向量参数没有样本数据，则返回不带度量指标名称且带有标签的时间序列，且样本值为1。 当监控度量指标时，如果获取到的样本数据是空的， 使用 absent 方法对告警是非常有用的。例如： # 这里提供的向量有样本数据 absent ( http_requests_total { method = "get" } ) = > no data absent ( sum ( http_requests_total { method = "get" } )) = > no data ​ # 由于不存在度量指标 nonexistent，所以 返回不带度量指标名称且带有标签的时间序列，且样本值为1 absent ( nonexistent

1. 通过上期分享《实践指路明灯，源码剖析flink-metrics》，对当下较火的流式处理框架 flink 的指标监控体系有了全局的认识，并结合 flink-metrics-xxxx 模块进行深入分析，对 flink 是如何集成监控轮子了如之掌。 不过，源码中的 flink-metrics-influxdb 模块，你是否留意到？按照设计规范，不用多想，那肯定是 flink 指标监控对 influxdb 的集成。 那么，influxdb ？influxdb 是啥？influxdb 你用过吗？ 今天稍微花一分钟，带你 Get 这门技能，放心不会伤脑。 （图看不清放大了去看） 2. 去说 InfluxDB 之前，先聊聊， 什么是时间序列数据（时序数据）？ 时间序列数据就是在不同时间上收集到的数据，主要有两个关键指标：监测时间和监测数值。 生活中常见的时间序列数据，包括股票价格、网站的 PV/UV、服务器系统监控数据（比如 CPU 和内存占用率）等等。 那时间序列数据应该存到哪儿？ 时间序列数据库（TSDB）是啥？ A time series database (TSDB) is a software system that is optimized for storing and serving time series through associated pairs of time

简介 在商业应用中，时间是最重要的因素，能够提升成功率。然而绝大多数公司很难跟上时间的脚步。但是随着技术的发展，出现了很多有效的方法，能够让我们预测未来。不要担心，本文并不会讨论时间机器，讨论的都是很实用的东西。 本文将要讨论关于预测的方法。有一种预测是跟时间相关的，而这种处理与时间相关数据的方法叫做 时间序列模型 。这个模型能够在与时间相关的数据中，寻到一些隐藏的信息来辅助决策。 当我们处理时序序列数据的时候，时间序列模型是非常有用的模型。大多数公司都是基于时间序列数据来分析第二年的销售量，网站流量，竞争地位和更多的东西。然而很多人并不了解的时间序列分析这个领域。 所以，如果你不了解时间序列模型。这篇文章将会想你介绍时间序列模型的处理步骤以及它的相关技术。 本文包含的内容如下所示： 目录 * 1、时间序列模型介绍 * 2、使用R语言来探索时间序列数据 * 3、介绍ARMA时间序列模型 * 4、ARIMA时间序列模型的框架与应用 让我们开始吧 1、时间序列模型介绍 Let’s begin。本节包括平稳序列，随机游走,Rho系数,Dickey Fuller检验平稳性。如果这些知识你都不知道，不用担心-接下来这些概念本节都会进行详细的介绍，我敢打赌你很喜欢我的介绍的。 Return Top 平稳序列 判断一个序列是不是平稳序列有三个评判标准： 1. 均值 ，是与时间t 无关的常数。下图

resample与groupby的区别： resample：在给定的时间单位内重取样 groupby：对给定的数据条目进行统计 函数原型： DataFrame.resample(rule, how=None, axis=0, fill_method=None, closed=None, label=None, convention='start', kind=None, loffset=None, limit=None, base=0) 其中， 参数 how 已经废弃了 。 下面开始练习 import numpy as np import pandas as pd Start by creating a series with 9 one minute timestamps. index = pd.date_range('1/1/2000', periods=9, freq='T') series = pd.Series(range(9), index=index) Downsample the series into 3 minute bins and sum the values of the timestamps falling into a bin. series.resample('3T').sum() To include this value close the

导入数据： import pandas as pd import numpy as np import matplotlib . pyplot as plt df = pd . read_csv ( r 'XXX' , engine = "python" ) df . head ( ) 检查图片： import pandas as pd import matplotlib . pyplot as plt # Subsetting the dataset # Index 11856 marks the end of year 2013 df = pd . read_csv ( r 'XXX' , engine = "python" , nrows = 11856 ) # Creating train and test set # Index 10392 marks the end of October 2013 train = df [ 0 : 10392 ] test = df [ 10392 : ] # Aggregating the dataset at daily level df [ 'Timestamp' ] = pd . to_datetime ( df [ 'Datetime' ] , format = '%d-%m-%Y %H:%M' ) df . index =

参考url: https://jakevdp.github.io/PythonDataScienceHandbook/00.00-preface.html 描述:笔记 目录 1、pandas对象简介 　　1.1 Pandas的Series对象 　　1.2 Pandas的DataFrame对象 　　1.3 Pandas的Index对象 2、数据取值与选择 　　2.1 Series数据选择方法 　　2.2 DataFrame数据选择方法 3、Pandas数值运算方法 　　3.1 通用函数：保留索引 　　3.2 通用函数：索引对其 　　3.3 通用函数：DataFrame与Series的运算 4、处理缺失值 　　4.1 选择处理缺失值的方法 　　4.2 Pandas的缺失值 　　4.3 处理缺失值 5、层级索引 　　5.1 多级索引Series 　　5.2 多级索引的创建方法 　　5.3 多级索引的取值与切片 　　5.4 多级索引行列转换 　　5.5 多级索引的数据累计方法 6、合并数据集：Concat与Append操作 　　6.1 知识回顾：Numpy数组的合并 　　6.2 通过pd.concat实现简易合并 7、合并数据集：合并与连接 　　7.1 关系代数 　　7.2 数据连接的类型 　　7.3 设置数据合并的键 　　7.4 设置数据连接的集合操作规则 　　7.5 重复列名

本篇目录 1 基本概念 2 平稳序列的预测 3 趋势性序列的预测 1 基本概念 时间序列（times series）：同一现象在不同时间上的相继观察值排列而成的序列。 平稳序列（stationary series）：基本上不存在趋势的序列 非平稳序列（non-stationary series）：包含趋势、季节性和周期性的序列，可能只含其中一种成分，也可能是其中几种成分的组合 趋势（trend）：时间序列在长时期内呈现出来的某种持续上升或持续下降的变动，也称长期趋势。 季节性（seasonality） 也称季节变动（seasonal fluctuation）：是时间序列在一年内重复出现的周期性波动。 周期性（cyclicity） 也称循环波动（cyclical fluctuation）： 是时间序列中呈现出来的围绕长期趋势的一种波浪形或振荡式变动。 2 平稳序列的预测 平稳时间序列的预测方法有：简单平均法、移动平均法和指数平滑法 简单平均法：根据已有的 t 期观察值通过简单平均来预测下一期的数值。 设时间序列已有的 t 期观察值为 Y1,Y2,…,Yt，则 t+1 期的预测值 Ft+1 为： F t + 1 = 1 t ( Y 1 + Y 2 + ⋯ + Y t ) = 1 t ∑ i = 1 t Y i F_{t+1}=\frac{1}{t}\left(Y_{1}+Y_{2}+

SARIMA(p,d,q)(P,D,Q,s) 季节性自回归移动平均模型，结构参数有七个 AR(p) 自回归模型，即用自己回归自己。 基本假设是，当前序列值取决于其带有时滞的先前值。模型中的最大滞后记为 p 要确定初始 p，需要查看 PACF 图并找到最大的显着滞后，之后其他大多数滞后变得无关紧要。 MA(q) 移动平均模型，是对时间序列的误差进行建模，并假设当前误差取决于带有滞后的误差。可以在 ACF 图上找到初始值。 结合以上两种方法： A R ( p ) + M A ( q ) = A R M A ( p , q ) AR(p)+MA(q)=ARMA(p,q) A R ( p ) + M A ( q ) = A R M A ( p , q ) ，就是自回归移动平均模型 剩下的参数： I(d) order of integration. This is simply the number of nonseasonal differences needed to make the series stationary. In our case, it’s just 1 because we used first differences. Adding this letter to the four gives us the ARIMA model which can handle

背景 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。 以前的系统，做数据可视化，信息管理，流程控制。现在业务已经不仅仅满足于这种简单的管理和控制了。数据可视化分析，大数据信息挖掘，统计预测，建模仿真，智能控制成了各种业务的追求。 “所有一切如泪水般消失在时间之中，时间正在死去“ ，以前我们利用互联网解决现实的问题。现在我们已经不满足于现实，数据将连接成时间序列，可以往前可以观其历史，揭示其规律性，往后可以把握其趋势性，预测其走势。 于是，我们开始存储大量时间相关的数据(如日志，用户行为等)，并总结出这些数据的结构特点和常见使用场景，不断改进和优化，创造了一种新型的数据库分类——时间序列数据库(Time Series Database). 时间序列模型 时间序列数据库主要用于指处理带时间标签（按照时间的顺序变化，即时间序列化）的数据，带时间标签的数据也称为时间序列数据。 每个时序点结构如下： timestamp: 数据点的时间，表示数据发生的时间。 metric: 指标名，当前数据的标识，有些系统中也称为name。 value: 值，数据的数值，一般为double类型，如cpu使用率，访问量等数值，有些系统一个数据点只能有一个value，多个value就是多条时间序列。有些系统可以有多个value值