pandas最基本的时间序列类型就是以时间戳（TimeStamp）为index元素的Series类型。生成日期范围：pd.date_range()可用于生成指定长度的DatetimeIndex。参数可以是起始结束日期，或单给一个日期，加一个时间段参数。日期是包含的。默认情况下，date_range会按天计算时间。可以通...

转自：  原文标题：BuildHighPerformanceTimeSeriesModelsusingAutoARIMAinPythonandR　　　　　　作者：AISHWARYASINGH；翻译：陈之炎；校对：丁楠雅 原文链接： https://www.analyticsvid...

1.全局处理 处理代码1publictstaticvoidSetSerializationJsonFormat(HttpConfigurationconfig)2{3//WebAPIconfigurationandservices4varjson=config.Formatters.JsonFormatter...

在商业应用中，时间是最重要的因素，能够提升成功率。然而绝大多数公司很难跟上时间的脚步。但是随着技术的发展，出现了很多有效的方法，能够让我们预测未来。不要担心，本文并不会讨论时间机器，讨论的都是很实用的东西。本文将要讨论关于预测的方法。有一种预测是跟时间相关的，而这种处理与时间相关数据的方法叫做时间序列模型。这个模型能够...

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参考：https://www.cnblogs.com/foley/p/5582358.htmlhttps://wenku.baidu.com/view/b18e720b19e8b8f67c1cb9ec.html1.为什么要对时间序列平稳化在大数定理和中心定理中要求样本同分布（这里同分布等价于时间序列中的平稳性），而我们...

     题记：毕业一年多天天coding，好久没写paper了。在这动荡的日子里，也希望写点东西让自己静一静。恰好前段时间用python做了一点时间序列方面的东西，有一丁点心得体会想和大家分享下。在此也要特别感谢顾志耐和散沙，让我喜欢上了python。什么是时间序列&...

　　目前对于时序大数据的存储和处理往往采用关系型数据库的方式进行处理，但由于关系型数据库天生的劣势导致其无法进行高效的存储和数据的查询。时序大数据解决方案通过使用特殊的存储方式，使得时序大数据可以高效存储和快速处理海量时序大数据，是解决海量数据处理的一项重要技术。该技术采用特殊数据存储方式，极大提高了时间相关数据的处理...

利用合成数据进行时间序列分类的数据扩充方法Abstract数据增强技术在计算机视觉方面使用的十分广泛，对于样本数量较少的数据集来说模型很容易达到过拟合，使用数据增强技术可以有效的见识过拟合的程度。然而在时间序列分类方面的数据增强技术很有限，作者提出了一种基于DTW距离的数据增强技术来填补这一方面的空白。Introduc...