IBM Informix 12.1 时序数据用户指南

Informix是IBM公司推出的关系数据库管理系统（RDBMS）家族，定位于IBM在线事务处理（OLTP）的旗舰级数据服务系统。IBM长期规划中，Informix和DB2相辅相成，各自吸取对方的技术优势。2005年，IBM推出了Informix Dynamic Server（IDS）第10版，而最新版本IDS11（v11.50，代号“Cheetah 2”）于2008年5月6日全球发布。

提供 Informix 12.1 版本的全面官方指导。

pyculiarity 用于时序数据异常检测，能有效识别异常值。

城市轨道客流时序数据集提供城市轨道客流的时序数据。

随着时间数据分析领域的发展，时序数据异常检测变得越来越重要。这项技术专注于识别时间序列中的异常模式和趋势，为数据分析和预测提供可靠的基础。通过应用先进的算法和技术，研究人员能够有效地监测和分析数据中的异常点，进而改进预测模型的准确性和可靠性。

特里斯坦·乌塞尔在2018年8月提出了一种新的自相关计算方法，称为imageautocorr。这种方法可以对时序数据或图像进行自相关分析，输出归一化相关系数在-1到1之间的自相关矩阵。用户可以通过不同的输入方式调用imageautocorr函数，包括直接加载图像文件或数据路径。这种方法不仅适用于图像数据，也可以用于任何类型的有序数据，为研究和应用提供了广泛的可能性。

金融时序数据蕴含着丰富的市场信息，有效挖掘其中的频繁模式对于预测市场趋势、防范金融风险具有重要意义。然而，金融时序数据具有高噪声、高维度的特点，传统频繁模式挖掘算法难以有效应用。 针对上述问题，重点研究面向金融时序数据的快速频繁模式挖掘算法。首先，对金融时序数据进行预处理，降低噪声干扰并提取关键特征；其次，设计高效的频繁模式挖掘算法，降低算法时间复杂度，提高挖掘效率；最后，通过实验验证所提算法在金融时序数据集上的有效性和效率。 的研究成果预期能够为金融市场分析提供新的技术支持，推动金融风险防控和智能决策的发展。

在使用OpenTSDB进行数据写入时，注意选择合适的方法，以确保数据点能够成功写入。由于OpenTSDB不提供格式化或存储错误的自动纠正功能，错误的数据点可能会被拒绝写入。因此，建议使用HTTP API方式，而非Telnet，以提高数据写入的准确性和有效性。

IBM Informix用户定义例程与数据类型开发指南 1. IBM Informix简介 IBM Informix 是一款高性能的关系型数据库管理系统 (RDBMS)，被广泛应用于各类企业环境中。 支持多个平台，包括 Linux、Windows 和 UNIX，且具备诸如分区、内存优化表和高级复制技术等高级功能。 2. 用户定义的例程 (UDRs) 定义: 用户定义的例程是可以在 Informix 数据库中执行自定义任务的函数或过程。 用途: 支持复杂计算、业务逻辑处理和定制数据操作。 创建与调用: UDRs 可以使用 SQL、C 或 Java 编写，并可直接在 SQL 语句中调用。