Zeitreihenanalyse

Eine Zeitreihe ist eine Folge von Datenwerten, die zu aufeinanderfolgenden, wenn auch nicht notwendigerweise regelmäßigen Zeitpunkten gemessen werden. Die Zeitreihenbibliothek ermöglicht Ihnen die Ausführung verschiedener Schlüsseloperationen für Zeitreihendaten, einschließlich Segmentierung, Vorhersage, Joins, Transformationen und Reducer.

Die Bibliothek unterstützt verschiedene Zeitreihentypen, einschließlich numerischer, kategorialer und Feldgruppen. Beispiele für Zeitreihendaten:

• Aktienkurse und Handelsvolumen
• Clickstream-Daten
• Daten des Elektrokardiogramms (EKG)
• Temperatur-oder seismografische Daten
• Messungen der Netzleistung
• Netzprotokolle
• Stromverbrauch, wie von einem intelligenten Zähler aufgezeichnet und über einen Internet-of-Things-Datenfeed gemeldet

Ein Eintrag in einer Zeitreihe wird als Beobachtung bezeichnet. Jede Beobachtung umfasst einen Zeitschritt, eine 64-Bit-Ganzzahl, die angibt, wann die Beobachtung gemacht wurde, und die Daten, die für diese Beobachtung aufgezeichnet wurden. Die aufgezeichneten Daten können entweder numerisch sein, z. B. eine Temperatur oder ein Aktienkurs, oder kategorial, z. B. ein geografischer Bereich. Eine Zeitreihe kann, muss aber nicht unbedingt einem Zeitreferenzsystem (Time Reference System, TRS) zugeordnet werden, das die Granularität der einzelnen Zeitstriche und die Startzeit definiert.

Die Zeitreihenbibliothek ist nur Python .