时间序列简介
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时间序列是将某种统计指标的数值,按时间先后顺序排序所形成的数列。时间序列的预测就是通过分析时间序列,根据时间序列所反映出来的发展过程、方向和趋势,进行类推或延伸,预测下一段时间或以后若干年内可能达到的水平。时间序列的异常检测就是通过历史的数据分析,查看当前的数据是否发生了明显偏离了正常的情况。
在本篇 PPT 里面,将会介绍时间序列的一些模型,例如移动平均法(Moving Average),指数的移动平均法(Exponential Weighted Moving Average),以及经典的控制图理论(Control Chart Theory)。除此之外,将会介绍清华大学裴丹教授的 Opprentice 系统,是用有监督的学习方法(Random Forest)来进行时间序列的异常检测的。在 PPT 的最后,会简单的介绍时间序列的特征提取工具 tsfresh。
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