利用可排序Key-Value DB构建时间序列数据库(简论)
为了防止无良网站的爬虫抓取文章,特此标识,转载请注明文章出处。LaplaceDemon/ShiJiaqi。http://www.cnblogs.com/shijiaqi1066/p/5855064.html本文使用LevelDB,HBase这类列式存KV储数据来构建时间序列数据库。时间序列数据的特征...
PySpark XML到JSON w/时间序列数据
IhavealmosthalfamillionXMLfilescontainingtimeseriesdatathatareabout~2-3MBeachandcontainsaround10krowsoftimeseriesdataperfile.TheideaistoconverttheXMLf...
【转】时间序列分析——基于R,王燕
《时间序列分析——基于R》王燕,读书笔记笔记:一、检验:1、平稳性检验:图检验方法: 时序图检验:该序列有明显的趋势性或周期性,则不是平稳序列 自相关图检验:(acf函数)平稳序列具有短期相关性,即随着延迟期数k的增加,平稳序列的自相关系数ρ会很快地衰减向0(指数级衰减),反之非平稳序列衰减...
当值处于不同时间时,计算两个xts时间序列的差异
IhavetwoxtstimeseriesinRandwanttocalculatethedifferencesbetweenthevaluesofthetimeseriesatthetimeswhichareclosesttoeachother.Thatis,ifmytwoindicesare:我...
时间序列 R 07 时间序列分解 Time series decomposition
一个时间序列可以分解为多个模型的组合1.1时间序列的组成1.1.1时间序列组成模式三种时间序列模式(不计剩余残差部分)1.趋势Tend:比如线性趋势,先增加后降低的整体趋势2.季节性Seasonal:以时间为固定周期,呈现循环的特性3.周期性Cyclic:在以不固定周期不断震荡,通常周期性至少持续2...
R语言中时间序列分析浅析
在本篇文章里小编给大家整理的是一篇关于R语言中时间序列分析浅析内容,有需要的朋友们跟着学习下。
R语言时间序列TAR阈值自回归模型示例详解
这篇文章主要介绍了R语言时间序列TAR阈值自回归模型,本文通过实例代码给大家介绍的非常详细,对大家的学习或工作具有一定的参考借鉴价值,需要的朋友可以参考下
时间序列 ARIMA 模型 (三)
先看下图:这是1986年到2006年的原油月度价格。可见在2001年之后,原油价格有一个显著的攀爬,这时再去假定均值是一个定值(常数)就不太合理了,也就是说,第二讲的平稳模型在这种情况下就太适用了。也因此有了今天这一讲。要处理这种非平稳的数据(比如上图中的均值不是一个常数),需要用非平稳模型:求和自...
R语言时间序列知识点总结
在本篇文章里小编给大家整理了一篇关于R语言时间序列知识点总结内容,有兴趣的朋友们可以学习下。
有效存储时间序列数据:mySQL或平面文件?许多表(或文件)或具有WHERE条件的查询?
What'sthebestwaytostoretimeseriesdataofthousands(butcouldbecomemillionssoon)real-worldhardwaresensors?Thesensorsitselfaredifferent,somejustcaptureonev...
在R中聚合,重组每小时时间序列数据
Ihaveayear'sworthofhourlydatainadataframeinR:我在R中的数据框中有一年的小时数据:>str(df.MHwind_load)#compactlydisplaysstructureofdataframe'data.frame':8760obs.of6va...
R语言与数据分析之八:时间序列--霍尔特指数平滑法
上篇我和小伙伴们分享了简单指数平滑法,简单指数平滑法仅仅能预測那些处于恒定水平和没有季节变动的时间序列,今天和大家分享非恒定水平即有增长或者减少趋势的。没有季节性可相加模型的时间序列预測算法---霍尔特指数平滑法(Holt)。Holt指数平滑法预计当前时间的水平和斜率。其平滑水平是由两个參数控制。a...
Matlab实现时间序列预测分类实例代码
时间序列是按时间顺序排列的、随时间变化且相互关联的数据序列,这篇文章主要给大家介绍了关于Matlab实现时间序列预测分类的相关资料,需要的朋友可以参考下
numpy处理时间序列
1.字符串转成numpy.datetime64格式importnumpyasnp#将字符串转换成numpy格式时间#注意个位前补0,如1月写成01nd=np.datetime64('2019-01-10')ndnp.datetime64('1901')2. numpy.datetime64转成字符串...
在数据库中存储大量时间序列的有效方法是什么?(复制)
Thisquestionalreadyhasananswerhere:这个问题已经有了答案:Storingtime-seriesdata,relationalornon?10answers存储时间序列数据,关系数据还是非关系数据?10个答案Ineedtostoreabunchoftimeseries...
Pandas中时间序列的处理大全
这篇文章主要给大家介绍了关于Pandas中时间序列处理的相关资料,pandas 是基于NumPy 的一种工具,该工具是为解决数据分析任务而创建的,需要的朋友可以参考下
java如何利用FastJSON、Gson、Jackson三种Json格式工具自定义时间序列化
本篇文章主要介绍了java如何利用FastJSON、Gson、Jackson三种Json格式工具自定义时间序列化,具有一定的参考价值,有兴趣的可以了解一下
时间序列挖掘-预测算法-三次指数平滑法(Holt-Winters)——三次指数平滑算法可以很好的保存时间序列数据的趋势和季节性信息
from:http://www.cnblogs.com/kemaswill/archive/2013/04/01/2993583.html在时间序列中,我们需要基于该时间序列当前已有的数据来预测其在之后的走势,三次指数平滑(Triple/ThreeOrderExponentialSmoothing,...
时间序列分解-STL分解法
时间序列分解-STL分解法【转载时请注明来源】:http://www.cnblogs.com/runner-ljt/ Ljt 作为一个初学者,水平有限,欢迎交流指正。 STL(’SeasonalandTrenddecompositionusingLoess‘)是以鲁棒局部加权回归作...
时间序列分析之ARIMA模型预测__R篇
http://www.cnblogs.com/bicoffee/p/3838049.html时间序列分析之ARIMA模型预测__R篇的更多相关文章【R实践】时间序列分析之ARIMA模型预测___R篇时间序列分析之ARIMA模型预测__...