时间序列数据

时间序列数据挖掘是数据分析中重要的分支之一，专注于从序列数据中提取信息和模式。在这个过程中，相似性度量是核心任务之一。欧几里得距离作为基本的相似性度量方法之一，具有线性时间复杂度，但对异常点敏感，且要求比较的序列长度相等。动态时间规整（DTW）作为另一种有效方法，能够测量不同长度时间序列之间的相似性，通过弯曲操作处理等长时间序列，使其匹配到相似趋势上。文章《在线和动态时间规整，用于时间序列数据挖掘》提出了一种加速DTW计算的方法，通过滑动窗口将长序列分割为短子序列，并提出了有效的DTW算法来测量子序列间的相似性。数值实验表明，该方法比传统DTW方法更快、更有效。文章还结合在线学习，将DTW应用于实时数据流中，显著提高了算法在时间序列数据挖掘中的性能。

利用全国卷烟销量数据，采用R语言进行时间序列分析。分别构建ARIMA季节时间序列模型、Holtwinters指数平滑模型，并评估模型准确性。提供完整R代码和数据集。

resampleX 可重采样时间序列数据，以更改其采样率。它通过使用指定的重采样间隔 alpha 来执行此操作。例如，要将每秒采样 1000 次的数据转换为每秒 1100 次，请使用 alpha = 1000/1100。resampleX 与 MATLAB 的“resample”函数类似，但速度通常更快。

时间序列分析预测法分为三类： 平滑预测法：采用移动平均和指数平滑方法，平滑原始数据趋势线。 趋势外推预测法：利用历史数据拟合趋势函数，预测未来趋势。 平稳时间序列预测法：估计模型参数，根据历史数据预测未来值。

时间序列数据分析的Matlab实现代码。

本资源包包含教学PPT和MATLAB实现代码，详细介绍了时间序列的基本理论。时间序列是按时间顺序排列的统计指标数列，主要用于基于历史数据预测未来走势。经济数据通常以时间序列形式呈现，时间单位可以是年、季度、月等。

Pandas时间序列数据: 转换与处理 本篇主要讲解如何使用Pandas转换与处理时间序列数据, 涉及以下几个核心概念: 时间相关的类: Timestamp, Period, Timedelta Timestamp: 属性与使用方法 Period: 属性与使用方法 DatetimeIndex: 创建与使用, 函数参数详解 PeriodIndex: 创建与使用, 函数参数详解 课堂案例: 通过实际案例, 深入理解Pandas时间序列数据处理技巧

该数据集包含用于时间序列数据建模的案例数据。

LightTSDB 是一个专为时间序列数据设计的轻量级数据库类。它提供高效存储和检索时间戳数据的功能，适用于各种应用场景，例如物联网、监控系统等。

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