如何检验时间序列的趋势？

用户可以更直观地了解数据的趋势、关系和分布。常见的图表类型包括折线图、柱状图、饼图、散点图等等。 **不同的图表类型适用于不同的数据类型和分析目的。** 例如,折线图可以展示时间序列数据的趋势,柱... 此外DataWind还为用户提供了 **趋势分析表** 的功能,趋势分析表可以支持查看核心指标按不同日期粒度聚合的数据,并可以对单个指标进一步的作对比、看趋势、求均值。 ![picture.image](https://p3-volc-com...

2.4配置异动检测这一部分对报告使用的算法和算法参数进行了相关的配置。 2.4.1 配置检测方法本产品提供了两类异动检测方法: 算法: 通过对历史数据的学习来预测正常波动区间 。 规则: 通过与之前日期的差异百分比来划定正常波动区间 。 (1)算法高级配置(可选)注意:可以使用默认配置,并直接跳到下一节。 异常检测算法:提供了两种时间序列数据预测的算法,即 Holt-winters 和 Prophet 算法。 异动敏感度:敏感度越高代表波动区间越...

以日期作为索引transaction_data['Date'] = pd.to_datetime(transaction_data['Date'])transaction_data = transaction_data.set_index('Date')market_data['Date'] = pd.to_datetime(market_data['Date'])mar... 时间序列特征:包括趋势、周期性等。可以使用滑动窗口或指数加权移动平均等方法来提取这些特征。import pandas as pd#趋势特征:斜率def calculate_trend(data): x = np.arange(len(data)) slope, _, _, ...

数据类型多样化的大趋势下,单一种类的数据库已经无法满足现代应用的需求,因此各类专门构建的数据库应运而生,包括关系数据库、键值数据库、文档数据库、内存中数据库、图形数据库、时间序列数据库、宽列数据库和分类... 欺诈检测、社交网络、推荐引擎、数据血缘、知识图谱 Neo4j、dgraph 时序数据库 高扩展性,适合增长迅速的数据,并监控数据的变化。 IoT 应用、工业遥测、DevOps、应用监控 influxDB、QuestDB、TimescaleDB 分类账 准...