在上一篇中，我们探讨了自动ARIMA，但是好像表现的还是不够完善，接下来看看先知的力量！ 先知（Prophet） 有许多时间序列技术可以用在股票预测数据集上，但是大多数技术在拟合模型之前需要大量的数据预处理。Prophet（先知）由Facebook设计和开发，是一个时间序列预测库，不需要数据预处理， ...
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2020-01-24 16:05:44
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在上一篇中，我们发现knn和线性回归一样，表现的不是特别好，来看看时间序列的表现 时间序列预测法其实是一种回归预测方法，属于定量预测，其基本原理是;一方面承认事物发展的延续性，运用过去时间序列的数据进行统计分析，推测出事物的发展趋势；另一方面充分考虑到偶然因素影响而产生的随机性，为了消除随机波动的影 ...
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2020-01-24 15:59:40
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本文翻译自官网：https://prometheus.io/docs/prometheus/latest/querying/examples/ 简单时间序列选择 Return all time series with the metric http_requests_total: 返回指标 http ...
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2020-01-18 13:12:12
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prometheus将采集到的样本以时间序列的方式保存在内存（TSDB 时序数据库）中，并定时保存到硬盘中。与zabbix不同，zabbix会保存所有的数据，而prometheus本地存储会保存15天，超过15天以上的数据将会被删除，若要永久存储数据，有两种方式，方式一：修改prometheus的配 ...
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2020-01-17 13:46:07
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import numpy as npimport pandas as pd# # 目录# 生成数据# 查看数据# 选择# 缺失值# 运算-apply# 合并# 分组# 重塑-reshape# 数据透视表# 时间序列# 类别-Category# csv数据输入/输出# s = pd.Series([1 ...
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2020-01-11 00:10:06
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"seaborn" "seaborn 示例" Seaborn是一个流行的可视化库，它建立在Matplotlib的基础之上。它是一个高级库，这意味着更容易生成某些类型的图，包括热图、时间序列和小提琴图。 ...
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2020-01-09 21:04:07
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时间序列分析中， 自相关系数ACF 和 偏相关系数PACF 是两个比较重要的统计指标，在使用 arma 模型做序列分析时，我们可以根据这两个统计值来判断模型类型（ ar 还是 ma ）以及选择参数。目前网上关于这两个系数的资料已经相当丰富了，不过大部分内容都着重于介绍它们的含义以及使用方式，而没有对 ...
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2020-01-07 18:05:34
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时间序列ARIMA模型 1、数据的平稳性与差分法 让均值和方差不发生明显的变化（让数据变平稳），用差分法 2、ARIMA模型 差分自回归平均移动模型 求解回归的经典算法：最大似然估计、最小二乘法 在具体运用时，需要指定三个参数，即（p，d，q）； 其中：p表示自回归的阶数， d表示做几阶差分（一般做 ...
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2020-01-05 19:06:53
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你应该敬畏时间，因为那是一切的密码。——电影《星际穿越》近日，UCloud新发布了一款时间序列数据库UTSDB(UCloudTimeSeriesDatabase)，此次上线的UTSDB-InfluxDB版基于InfluxDBv.1.7，完全兼容原生InfluxDB协议。后端存储接入UCloud自研的Manul统一存储，容量可动态扩充，最高可至数百TB，并通过高效压缩节省80%存储成本。支持高并发写
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2020-01-03 00:13:58
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1 import pandas as pd 2 """ 3 pandas默认支持的时间点类型——Timestamp 4 pandas默认支持的时间序列类型——DatetimeIndex 5 numpy默认支持的时间点数据类型——datetime64 6 """ 7 8 # 可以使用pd.to_dat ...
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2019-12-29 20:30:26
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