От анализа фондового рынка до экономического прогнозирования, прогнозирования землетрясений и контроля производственных процессов и качества — анализ временных рядов имеет бесчисленное множество приложений, на которые предприятия любого типа полагаются для выявления тенденций, разработки прогнозов и улучшения результатов. В прошлом году использование моделирования временных рядов для управления ответными мерами на пандемию определенно было одним из наиболее актуальных приложений анализа временных рядов.

Анализ временных рядов включает определение атрибутов данных временных рядов, таких как тренд и сезонность, путем измерения статистических свойств, таких как ковариация и автокорреляция. После определения атрибутов наблюдаемых данных временных рядов их можно интерпретировать, интегрировать с другими данными и использовать для обнаружения аномалий, прогнозирования и других задач машинного обучения.

Языки программирования, используемые для анализа временных рядов и науки о данных, включают Python, R, Java, Flux и другие. Обучение Как временные ряды относятся к науке о данных — отличное место для начала, если вы хотите стать специалистом по обработке данных или просто хотите выполнять прогнозирование временных рядов или обнаружение аномалий для вашего варианта использования.

Хранение и визуализация данных временных рядов

Поскольку Интернет вещей (IoT) играет более важную роль во всей нашей жизни, а промышленные технологии Интернета вещей все больше зависят от анализа временных рядов для достижения операционной эффективности и обеспечения возможности профилактического обслуживания, возможность масштабируемого приема, хранения и анализа данных временных рядов стало необходимостью в инфраструктурах данных.

Для приема данных временных рядов и управления ими специально созданная платформа временных рядов со встроенным пользовательским интерфейсом и возможностями аналитики может иметь большое значение для подготовки организации к обработке данных временных рядов и запуску моделирования данных и рабочих нагрузок машинного обучения в Интернете. An эффективная специализированная база данных временных рядов должен позволить пользователям автоматически удалять старые данные, легко понижать выборку данных до данных с более низким разрешением и преобразовывать временные ряды по расписанию для подготовки к будущему анализу.

Другая необходимость, поскольку анализ временных рядов основан на данных, нанесенных на график в зависимости от времени, заключается в визуализации данных — часто в режиме реального времени — для наблюдения за любыми закономерностями, которые могут возникнуть с течением времени. An эффективный специализированный пользовательский интерфейс должен способствовать перекрестному сотрудничеству с группами, работающими над временными рядами в разных часовых поясах, эффективно отображать визуализации, представляющие миллионы точек временных рядов, и легко позволять пользователям принимать корректирующие меры в ответ на их данные временных рядов.