物联网领域近期如火如荼，互联网和传统公司争相布局物联网。作为物联网领域数据存储的首选时序数据库也越来越多进入人们的视野，早在2016年7月，百度云在其天工物联网平台上发布了国内首个多租户的分布式时序数据库产品TSDB。前文提到时序数据是一个写多读少的场景，对时序数据库以及数据存储方面做了论述，数据查询和聚合运算同样是时序数据库必不可少的功能之一。如何支持在秒级对上亿数据的查询分组聚合运算成为了时序
数据挖掘的主要任务是分类、聚类、关联分析、预测、时序模式和偏差分析。 （一）C4.5 算法C4.5算法是机器学习中的一种分类决策树算法，其核心是ID3 算法，C4.5算法继承了ID3算法的优点，并在以下几方面对ID3算法进行了改进： 1) 用信息增益率来选择属性，克服了用信息增益选择属性时偏向选择取值多的属性的不足； 2) 在树构造过程中进行剪枝；【剪枝有两种方式：1、先构造后剪枝；2、
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2023-11-13 14:06:38
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一、算法的时间复杂度定义 算法的执行时间是通过分局该算法编制的程序在计算机上运行时所消耗的时间来度量。 1、事后统计法 2、事前分析法 我们所讨论的时间复杂度的计算属于事前分析法。公式记作：T(n)=O(f(n))。用大写O()来体现算法时间复杂度。二、推
时序数据介绍时间序列数据( Time Series) 是指一系列依时间为序的观察值的集合。按照时序数据变量，可分为单变量时间序列和多变量时间序列；按其变量波动性，可分为平稳性时间序列和非平稳性时间序列；按其连续性，可分为连续时间序列和离散时间序列； 时序数据分析经历了描述性时序分析、统计性时序分析、频域分析、时域分析，时间序列数据挖掘几个阶段。时序数据缺失在数据采集过程中，产生数据缺失的机制主要有
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2023-11-14 10:38:49
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3个Python时间序列分析工具包1. tsfresh2. tslearnsktime总结参考资料 时间序列分析是一种经典问题，常见的场景有时序预测、时序分裂、时序聚类、异常检测等。这里介绍三个时间序列分析相关的工具包： tsfreshtslearnsktime 我们主要对三个时序工具包进行简要介绍， 包括这些工具包的功能定位，主要特色及其优劣等，并列出了相关的说明文档和Github地址，以供
（记录下自己第一次独立解决一个问题，至于结果嘛，呵呵呵） 本文的目的是用统计学的方法预测一组数据 经过对数据简单的观察与分析及查阅多方资料，最终选用SARIMAX模型进行预测。（过程还算艰辛吧，这个问题一共做了不到半个月?。） step1:准备数据 关于数据这个问题呢，我一直就觉得没啥好说的。原因在于既然是想做数据的预测，就说明手里是有一份数据的，是想通过这份数据得出一些东西。至于想找一堆数据来验
第九章 时序数据 # 导入需要的模块
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline # 加这个代码，就可以直接再cell里面生成图像UsageError: unrecognized arguments: # 加这个代码，就可以直接再cell里面生成图像【注意】右括号
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2023-12-11 18:47:24
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# Java 时序数据缓存实现指南
在当今的应用中，时序数据（比如传感器数据、股票价格等）需要高效地存储和访问。为了提高性能，常常采用缓存机制。本文将指导你如何使用 Java 实现一个简单的时序数据缓存。
## 流程概述
下面是实现时序数据缓存的一般流程：
| 步骤 | 描述 |
|------|-----------------------
时间序列数据库简称时序数据库(Time Series Database)，用于处理带时间标签(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。
原创
2018-12-02 10:20:00
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应用场景介绍通过前几篇文章的介绍，我们已经能预测出影响某种行为的因素有哪些，并且根据这些因素综合挖掘出我们的最优客户群体（将会购买自行车），这也是上面介绍的几种算法的长项，但是会不会觉得从大数据中获取的信息太少了点，与很多问题仅仅通过上面几种算法是推算不出来的，但这些信息恰巧是上层领导关注的，比如说：1、作为数据分析人员，你能不能根据以往的销售情况预测出明年的销售业绩？这样的问题怎么解决？有哥们会
@创建于：2022.05.11 @修改于：2022.05.11 文章目录1、时序聚类2、时序分类 1、时序聚类聚类分析（cluster analysis）简称聚类（clustering），它是数据挖掘领域最重要的研究分支之一，也是最为常见和最有潜力的发展方向之一。聚类分析是根据事物自身的特性对被聚类对象进行类别划分的统计分析方法，其目的是根据某种相似度度量对数据集进行划分，将没有类别的数据样本划分
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2023-10-07 20:34:47
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Amazon Timestream 是一种快速、可扩展的无服务器时间序列数据库服务，适用于物联网和运营应用程序，使用该服务每天可以轻松存储和分析数万亿个事件，速度提高了 1000 倍，而成本仅为关系数据库的十分之一。通过将近期数据保留在内存中，并根据用户定义的策略将历史数据移至成本优化的存储层，Amazon Timestream 为客户节省了管理时间序列数据生命周期的时间和成本。Amazon Ti
背景及简介NoSQL 技术主要解决以互联网业务应用为主的大数据应用问题，重点要突出处理速度的响应和海量数据的存储问题。NoSQL 的定义 ：主体符合非关系型、分布式、开放源码和具有横向扩展能力的下一代数据库。英文名称 NoSQL 本身的意思是“Not not SQL”，意即“不仅仅是 SQL ” 。在 NoSQL 里经常要用到 的一些时间单位为秒 （s ）、毫秒（ ms ）、微秒（µs ）、纳秒（
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2023-11-02 08:16:00
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物联网IOT时序数据库influxdb物联网IOT时序数据库influxdb(2.x)1.简介2.InfluxDB相关概念3.InfluxDB安装3.1 本地安装3.2 docker容器方式4.设置 InfluxDB5.常用操作 物联网IOT时序数据库influxdb(2.x)1.简介InfluxDB是开源时序型数据库，由Go写成，不过可惜的是开源的只有单机版，InfluxDB在集群方面闭源收费
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2023-08-16 18:37:32
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文章目录前言一、IoTDB是什么？二、使用步骤1.环境要求2.下载安装3.启动服务4.使用Cli工具操作IoTDB5.IoTDB的基本操作6.停止服务总结 前言IoTDB时序数据库，小白无痛入门手册。提示：以下是本篇文章正文内容一、IoTDB是什么？IoTDB是针对时间序列数据收集、存储与分析一体化的数据管理引擎。它具有体量轻、性能高、易使用的特点，完美对接Hadoop与Spark生态，适用于工
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2023-12-16 23:30:08
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本文介绍基于ArcMap软件，利用时间滑块功能，对大量多时相栅格遥感影像数据进行动态显示，并生成视频或动图的方法。 首先，我们需要在ArcMap软件中新建一个镶嵌数据集，并将全部的多时像遥感影像数据放入该镶嵌数据集中。这一步骤在我们前期的文章ArcGIS中ArcMap创建镶嵌数据集、导入栅格图像文件并修改像元数值范围的方法（）中已经有了详细的介绍，本文就不再赘述。 完成上述步骤后，我们在刚
©作者 | 曲奇01 概述通常时序数据的异常值主要分为三类： 02 时序数据常用特征时序数据常见特征 特征描述周期 （频率）数据出现周而复始的现象趋势数据呈现上涨、下跌的走势季节性在一年或者更短的时期内在一个趋势线上重复性和可预测的变动自相关代表数据之间的相关依赖非线性时间序列中包含了非线性模型表示的复杂数据集偏态测量对称性，或更加明确地说，缺乏对称性峰度如果数据相对
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2023-10-16 11:28:04
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IoTDB 是一款时序数据库，相关竞品有 Kairosdb，InfluxDB，TimescaleDB等，主要使用场景是在物联网相关行业，如：车联网、风力发电、地铁、飞机监控等等，具体应用案例及公司详情可以查看：IoTDB在实际公司中的使用信息收集IoTDB 模块主要分为Client，JDBC，Server，TsFile，Grafana，Distribution&nbs
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2023-07-28 22:09:12
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时序数据库时序数据库(Time Series Database，TSDB) 全称为时间序列数据库。时间序列数据库指主要用于处理带时间标签（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通过 DB-Engines网站排名， 可以看到很多时序数据库1、时序数据的主要数据属性（1）每个数据点都包含用于索引、聚合和采样的时间戳。该数据也可以是多维的和相关的
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2023-12-12 16:14:30
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时序验证则是采用时序分析等方法验证设计是否满足时序收敛，这些时序检验工作包括反向标定(back-annotation)、时序与功耗的检验、时序与信号完整性的检验和当代低功耗纳米先进设计中的“多模式多端角”(MMMC，multi-mode multi-comer)检验。一、反向标定
