时间序列

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

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

时间序列是按时间顺序的一组数字序列。 时间序列的特点： 现实的、真实的一组数据，而不是数理统计中做实验得到的。既然是真实的，它就是反映某一现象的统计指标，因而，时间序列背后是某一现象的变化规律。 动态数据。 时间序列建模基本步骤是： 用观测、调查、统计、抽样等方法取得被观测系统时间序列动态数据。 根据动态数据作相关图，进行相关分析，求自相关函数。相关图能显示出变化的趋势和周期，并能发现跳点和拐点。跳点是指与其他数据不一致的观测值。如果跳点是正确的观测值,在建模时应考虑进去，如果是反常现象，则应把跳点调整到期望值。拐点则是指时间序列从上升趋势突然变为下降趋势的点。如果存在拐点，则在建模时必须用不同的模型去分段拟合该时间序列，例如采用门限回归模型。 辨识合适的随机模型，进行曲线拟合，即用通用随机模型去拟合时间序列的观测数据。对于短的或简单的时间序列，可用趋势模型和季节模型加上误差来进行拟合。对于平稳时间序列，可用通用ARMA模型（自回归滑动平均模型）及其特殊情况的自回归模型、滑动平均模型或组合-ARMA模型等来进行拟合。当观测值多于50个时一般都采用ARMA模型。对于非平稳时间序列则要先将观测到的时间序列进行差分运算，化为平稳时间序列，再用适当模型去拟合这个差分序列。 时间序列分析是定量预测方法之一。它包括一般统计分析(如自相关分析，谱分析等)，统计模型的建立与推断

一，Prometheus概述 1，什么是Prometheus？ Prometheus是最初在SoundCloud上构建的开源系统监视和警报工具包，自2012年成立以来，许多公司和组织都采用了Prometheus，该项目拥有非常活跃的开发人员和用户社区。现在，它是一个独立的开源项目，并且独立与任何公司维护。为了强调这一点并阐明项目的治理结构，Prometheus在2016年加入了 Cloud Native Computing Foundation（云原生计算基金会（CNCF）），这是继kubernetes之后的第二个托官项目。 2，Prometheus的优势 Prometheus 的主要优势有： 由指标名称和键/值识别时间序列数据组成的多维数据模型。 强大的查询语言 （PromQL） 不依赖分布式存储；单个服务节点具有自治能力。 通过基于HTTP的拉取方式采集时间序列数据。 可以通过中间网关来推送时间序列数据。 可以通过静态配置文件或服务发现来获取监控目标。 支持多种类型的图标和仪表盘，比如Grafana等。 3，Prometheus的核心组件 Prometheus生态系统有多个组件组成，其中有许多组件是可选的： Prometheus Server：用于收集指标和存储时间序列数据，并提供查询接口。 client Library：客户端库（例如Go，python，java等）

/*--> */ /*--> */ year,month,day：返回对应于某个日期的年月日。Year作为1900 - 9999之间的整数返回。 /*--> */ /*--> */ weekday：返回对应于某个日期的一周中的第几天。 /*--> */ /*--> */ WEEKNUM：返回特定日期的周数。 例如，包含 1 月 1 日的周为该年的第 1 周，其编号为第 1 周。 /*--> */ /*--> */ DATEDIF：计算两个日期之间相隔的天数、月数或年数。 /*--> */ /*--> */ /*--> */ /*--> */ /*--> */ /*--> */ /*--> */ /*--> */ 来源： https://www.cnblogs.com/imcati/p/10964660.html

上一篇：【时间序列(四)】【频率和日期偏移量+WOM日期（移动数据+通过偏移量对日期进行位移）】 文章目录 时区处理 时区本地化和转换 时区处理 时间序列处理工作中就是对时区的处理。 时区是以UTC偏移量的形式表示的。 在Python中，时区信息来自第三方库pytz，它使Python可以使用Olson数据库（汇 编了世界时区信息）。这对历史数据非常重要，这是因为由于各地政府的各种突发奇想，夏令时转变日期（甚至UTC偏移量）已经发生过多次改变了。 ===================================== 要从pytz中获取时区对象，使用pytz.timezone即可 pandas中的方法既可以接受时区名也可以接受这些对象。 时区本地化和转换 默认情况下，pandas中的时间序列是单纯（naive）的时区。 ===================================== 其索引的tz字段为None ===================================== 可以用时区集生成日期范围 ===================================== 从单纯到本地化的转换是通过tz_localize方法处理的 ===================================== 一旦时间序列被本地化到某个特定时区，就可以用tz

一、作业要求 自选时间序列完成时间序列的建模过程，要求序列的长度>=100。 报告要求以下几部分内容： 数据的描述：数据来源、期间、数据的定义、数据长度。 作时间序列图并进行简单评价。 进行时间序列的平稳性检验，得出结论，不平稳时间序列要进行转化，最终平稳。 进行自相关、偏自相关图，得出模型的阶数。 对时间序列模型进行拟合，得出参数的估计值。 检验模型的残差项，判断模型是否合格，给出模型最终的估计结果。 应用建立的时间序列模型进行预测。 二、数据描述 数据来源 ：国家统计局——统计数据——月度数据——交通运输——旅客运输量 时间范围选择“2005-”，表示2005年至今 点击“下载”，格式选择CSV，并重命名为“旅客运输量.csv” http://data.stats.gov.cn/easyquery.htm?cn=A01 本次使用的数据为表中的第8行——铁路客运量当期值(万人) 期间 ：2005年1月至2019年10月 其中2005年至2017年的数据用来建立模型 2018年和2019年的数据用于和预测结果比较 数据的定义： 数据类型为时间序列（ts） #载入必要的R程序包 library(fUnitRoots) ## Warning: package 'fUnitRoots' was built under R version 3.5.3 ## Loading required

GPS时间序列分析（二） matlab语言分析 1.简单的GPS时间序列 load E:\RMTE.txt yuanshi_dataWeidu = RMTE ( :,4 ) ';%将原始坐标赋值 yuanshi_dataJingdu=RMTE(:,3)' ; yuanshi_dataGaochen = RMTE ( :,5 ) ' ; yuanshi_data = [ yuanshi_dataWeidu ; yuanshi_dataJingdu ; yuanshi_dataGaochen ] ; [ col,raw ] = size ( yuanshi_data ) ; llh_Z_xyz = llh2xyz ( yuanshi_data ) ; %经纬度高程转换成xyz平面坐标，输出格式为：3行n列 %第一次转换后的xyz坐标减去第一次观测的xyz坐标，组成xyz变化量矩阵 llh_Z_xyz_X = llh_Z_xyz ( 1,: ) -mean ( llh_Z_xyz ( 1,: )) ; llh_Z_xyz_Y = llh_Z_xyz ( 2,: ) -mean ( llh_Z_xyz ( 2,: )) ; llh_Z_xyz_Z = llh_Z_xyz ( 3,: ) -mean ( llh_Z_xyz ( 3,: )) ; llh_Z_xyz_XYZ = [ llh_Z

时间序列是很重要的。时间序列（time series）数据是一种重要的结构化数据格式。时间序列的意义取决于具体的应用场景，主要有以下几种： 时间戳（timestamp），特定的时刻 固定时期（period），如2015年全年 时间间隔（interval），由起始和结束时间戳表示。就是说，时期可以是时间间隔的特例。 实验或过程时间，每个时间点都是相对于特定起始时间的一个度量。例如，自从放入烤箱时起，每秒钟饼干的直径。 pandas提供了一组标准的时间序列处理工具和数据算法。因此可以高效处理非常大的时间序列，轻松进行切片/切块、聚合、对定期/不定期的时间序列进行重采样等。也就是说，大部分都对金融和经济数据尤为有用，当然也可以用它们来分析服务器日志数据。 1、日期和时间数据类型及工具 Python标准库中包含用于日期（date）、时间（time）数据的数据类型。而且还有日历方面的功能。主要会用到datetime、time、calendar模块。 #-*- coding:utf-8 -*- import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import datetime as dt from datetime import datetime now = datetime.now()

我们知道zabbix在监控界占有不可撼动的地位，功能强大。但是对容器监控显得力不从心。为解决监控容器的问题，引入了prometheus技术。prometheus号称是下一代监控。接下来的文章打算围绕prometheus做一个系列的介绍，顺便帮自己理清知识点。 一、简介 　　prometheus是由谷歌研发的一款开源的监控软件，目前已经被云计算本地基金会托管，是继k8s托管的第二个项目。 二、优势 　　易于管理 　　轻易获取服务内部状态 　　高效灵活的查询语句 　　支持本地和远程存储 　　采用http协议，默认pull模式拉取数据，也可以通过中间网关push数据 　　支持自动发现 　　可扩展 　　易集成 三、prometheus运行流程 prometheus根据配置定时去拉取各个节点的数据，默认使用的拉取方式是pull，也可以使用pushgateway提供的push方式获取各个监控节点的数据。将获取到的数据存入TSDB，一款时序型数据库。此时prometheus已经获取到了监控数据，可以使用内置的PromQL进行查询。它的报警功能使用Alertmanager提供，Alertmanager是prometheus的告警管理和发送报警的一个组件。prometheus原生的图标功能过于简单，可将prometheus数据接入grafana，由grafana进行统一管理。 四、监控的目的