了解期间序列数据是什么，它在施行场景中的应用赌钱赚钱app，以及期间序列分析的示例以获取更好的知发愤。
译自 What Is a Time Series and How Is It Used?，作家 Team Timescale。
期间序列数据是一种组织依赖于其追踪趋势并在特定时期内进行预计的数据类型。它的特色是按期间规章胪列，允许企业发现潜在模式，不雅察随期间的变化，并预计异日事件。借助合适的器具，您的组织不错使用期间序列数据带来广泛的业务价值，从而竣事更贤慧的决策和战术野心。
期间序列在各个规模都阐扬着至关紧迫的作用，包括营销、供应链治理、医疗保健、加密货币和金融。在本文中，咱们将探讨什么是期间序列数据，何如分析它以及可用的常用器具，以了解期间序列数据何如成为您业务的遒劲钞票以及灵验期骗它的最好实践。
什么是期间序列数据以及何如使用它？
期间序列数据或期间数据是在章程或不章程的期间间隔内网罗的一系列数据点，不错追踪随期间的变化（以毫秒、天、月致使年来估量），从而提供对趋势、模式和关系的正经主意。
商酌这些数据并进行期间序列分析，使咱们或然发现模式、预计趋势并在从金融到医疗保健等规模中找到有价值的主意。了解何如使用期间序列数据不错匡助预计股票价钱或及时监控物联网开采。
您不错将期间序列数据视为在特定时刻拍摄的数据点或快照的王人集，捕捉系统在特定期间点的状态。当您跟着期间的推移网罗这些数据点时，您不错不雅察系统的演变形式，揭示模式和趋势。
为什么使用期间序列数据和分析
不管类型何如，走访谨慎、功能丰富的期间序列数据已成为咱们信息匮乏天下中最有价值的商品之一。千峰万壑的企业、政府、学校和社区都正在发现从分析期间序列数据中挖掘价值的正经方法。
期间序列数据对于追踪变量随期间的变化至关紧迫。通过监控数值目标的进展，组织不错使用历史数据趋势来支合手其决策过程。这种神气的数据允许企业识别模式，了解当年的活动并预计异日的终结。
正如咱们在示例中将看到的，期间序列数据不错揭示多样有价值的业务信息，包括绩效和增长趋势。通逾期骗这些主意，公司不错作念出数据驱动的决策，从而增强其战术并股东增长。
期间序列分析的类型
期间序列分析不错匡助组织灵验地颐养和期骗其数据。举例，期间序列应用方法涵盖不同的行业，包括金融业，往还员分析模式以预计股票趋势，以及物联网，及时监控确保系统恶果。您不错使用以下不同类型对期间序列的分析进行分类：
探索性分析
探索性分析触及将数据证明为不章程性、季节性、周期性和趋势，以便定性地颐养它。通过证明序列，咱们不错颐养咱们看到的内容以及咱们为什么看到它。
弧线拟合
弧线拟合触及使用追溯模子创建与期间序列中的数据点匹配的函数。此期间有助于识别变量之间的关系，并酿成代表数据活动的数学模子。
预计
预计使用追溯函数来意象期间序列的异日活动。通过将趋势和模式投射到异日，组织不错作念出贤慧的预计并相应地进行野心。
二手车销售数据集的证明 (起首)。此期间用于期间序列预计。
分类
此方法触及为期间序列数据创建形色性类别，举例“递加”、“周期性”或“走漏”。分类有助于把柄终结变量对期间序列进行分类，从而更容易分析和评释不同类型的数据，包括新的或看不见的数据。举例，您不错把柄网罗到的 CPU 使用数据随期间变化的情况，将做事器性能分类为“正常”或“不章程”。
不同类型的期间序列数据
期间序列数据不错把柄不雅测的性质领受多样神气。期间序列数据的主要两种类型是一语气的和闹翻的。
一语气期间序列数据
一语气期间序列数据是在期间上一语气网罗的，莫得任何中断。举例，每小时纪录一次的温度测量值或每秒更新一次的股票价钱。在一语气期间序列数据规模，存在多样不错进一步探索的子类型。举例，周期性期间序列数据是指在固定间隔内推崇出重叠模式的数据，举例逐日温度波动或每周网站流量。
闹翻期间序列数据
闹翻期间序列数据是在特定期间间隔内网罗和纪录的。举例，月度销售阐发或年度GDP增长率都是闹翻期间序列数据。
另一方面，不章程期间序列数据不明雇特定模式，可能存在立时波动或特地。举例，事件数据不错被以为是不章程期间序列数据：它指的是在特定期间点发生的事件纪录，正常莫得可预计的模式。这导致期间戳不明雇章程间隔，使其变得不章程。举例，网站上的用户操作、传感器警报或事务日记。每个事件在其发生时被纪录，创建一个期间序列，数据点之间的期间间隔变化。
闹翻期间序列数据也不错把柄网罗数据的時間間隔劃分為不同的子類型。一些例子包括逐日、每周、每月、每季度或年度数据。每种类型的闹翻期间序列数据都有其独到的特征，可能需要不同的分析方法。
期间序列数据的四个构成部分
期间序列数据包含以下四个构成部分：
趋势季节性周期性不章程性
趋势
趋势是指数据的总体标的或永久走势，以及它在一段期间内是着落、高潮仍是不变。它揭示了在特定时期内的举座着落或增长。举例，要是您分析当年几年的电子商务销售额，您会珍爱到一个高潮趋势。
季节性
季节性是指在较短期间间隔内依期发生的事件，举例节日历间居品销售的激增。季节性数据推崇出幅度、标的和期间固定的波动。举例，一个东谈主的步数在秋季和春季可能更高，因为夏令太热不允洽永劫间步行，冬季太冷。
安祥和非安祥期间序列图
周期性
周期性是指重叠的波动，这些波动莫得固定的周期，合手续期间不及以被以为是趋势（但比不章程性长），而且莫得一致的合手续期间或幅度。周期性的例子包括经济零落。
不章程性
不章程性包含短期不章程波动、噪声或数据中的残差变异性，其他构成部分无法评释。它包括在谈判周期性、季节性和趋势后出现的不行预计和不走漏的偏差。不章程性的一个例子是计步器采样中的差距。
期间序列数据和期间序列分析的示例
让咱们来看一些期间序列数据的内容示例，以了解其在不同规模的价值：
金融阛阓
期间序列分析最常见的例子之一是把柄历史数据预计异日的股票价钱。在金融阛阓中，K线图是追踪钞票价钱随期间变化的常用器具。此图表中的每个条形图代表四个要道值：给依期间的开盘价、收盘价、最高价和最廉价。这种分析揭示了钞票的紧迫模式和价钱趋势，匡助投资者和往还者作念出贤慧的决策。
区块链数据
区块链期间自己就触及多半的期间序列数据，因为每个区块链都充任期间序列数据库。举例，在比特币蚁聚积，追踪矿工费和区块奖励随期间的变化不错深化了解比特币挖矿的经济学以及影响挖矿收入的成分。
另一个例子所以太坊蚁集上的 gas 价钱。Gas 指的是支付给蚁集考据者的区块链往还用度，这对于蚁集的正常运行至关紧迫。监控 gas 价钱随期间的变化对于了解其波动以及影响这些变化的成分至关紧迫。
传感器和物联网 (IoT) 数据
传感器数据平淡用于制造和工业环境中监控机械。
举例，追踪房间表里温度随期间的变化不错匡助您了解温度随期间的变化，并在温度达到临界水平时选定必要的顺次。另一个此规模中期间序列数据的示例是工场中机器的振动水平。此数据对于评估机器的健康情状并在问题演变成紧要问题之前识别潜在问题很是紧迫，从而确保高效且络续绝的运行。
畅通数据
在体育畅通中，期间序列数据可用于分析畅通员和团队的推崇。
举例，在好意思国橄榄球畅通中，追踪又名球员在比赛启动时的位置以及他们在统共比赛中的移动形式，不错进行谨慎的性能分析。这有助于颐养策略、球员恶果和举座团队动态。
另一个应用是计较球员在一场比赛中平均跑动的码数，这不错深化了解他们的推崇和对团队的孝敬。
您不错在此处找到更多期间序列分析示例。
网罗期间序列数据
现时咱们对期间序列数据有了更好的颐养，让咱们陆续筹商网罗这些正经信息的过程。把柄数据源的性质和所需的精度级别，不错使用多样器具和期间来网罗期间序列数据。
一种常用的期间序列数据网罗器具是传感器或数据纪录器，不错装配它们以依期纪录测量值。这些测量值不错包括温度、湿度，致使股票阛阓数据。传感器正常用于科学商酌，其中精准和准确的数据对于分析和决策至关紧迫。举例，在场所商酌中，传感器被部署以网罗特定所在的温度、降雨量和风速数据。然后使用网罗到的数据来分析天气模式并预计异日的场所条目。
此外，在线平台和数据库提供 API（应用方法编程接口）用于走访和检索来自多样起首的期间序列数据，举例金融阛阓或现象站。这些 API 允许开发东谈主员将其应用方法与及时数据集成，使用户或然走访最新的信息。
举例，金融机构使用 API 获取股票阛阓数据并在其往还平台上显现。这允许往还者把柄最新的阛阓趋势和波四肢念出贤慧的决策。
数据网罗的最好实践
在网罗期间序列数据时，必须革职某些最好实践以确保数据质地和齐备性。这包括依期校准传感器以保合手其准确性和可靠性。校准包括将传感器的读数与参考模范进行相比，并在必要时进行调整。
通过依期校准传感器，不错识别和转换测量中的任何漂移或不准确性，确保网罗到的数据精准可靠。
谨守数据秘籍和安全合同在期间序列数据网罗中也至关紧迫。把柄所网罗数据的性质，可能存在对于其处理和存储的法律和伦理方面的谈判。
举例，网罗个东谈主健康数据需要谨守秘籍律例，举例好意思国的《健康保障捎带和拖累法案》(HIPAA)。实施稳当的安全顺次，举例加密和走访适度，有助于保护网罗到的数据免遭未经授权的走访和潜在的袒露。
此外，修复明确的数据网罗合同对于确保一致性和最大终结地减少纪录不雅察终结中的任何潜在偏差至关紧迫。明确界说的合同综合了数据网罗的方法和指南，包括采样频率、数据神气以及数据网罗过程中需要得志的任何特定条目或模范。
革职模范化合同确保以系统且无偏差的形式网罗数据，从而竣事准确的分析和评释。
一些期间序列数据库，举例 Timescale，允洽要道的安全模范，举例 SOC2 合规性，确保您的数据得到安全处理和支柱。终末，网罗数据的正确存储和备份是数据网罗的另一个要道方面。期间序列数据会快速积贮，尤其是在频繁网罗数据的情况下。因此，领有遒劲的数据存储系统很是紧迫。
这可能触及使用基于云的存储治理有操办，举例Timescale Cloud提供的治理有操办，咱们的十足托管的、云原生PostgreSQL++治理有操办，或专用做事器来安全地存储数据（要是您自托管开源TimescaleDB，它位于Timescale Cloud的中枢）。
此外，实施备份策略可确保即使在硬件故障或数据丢失的情况下，网罗的期间序列数据也能保合手齐备并可走访。Timescale允许您专注于构建应用方法，而不是治理数据库，通过自动备份、升级和故障滚动为您简易期间。阅读期间序列云数据库中高可用性的责任旨趣。
期间序列数据的常用器具
为了最大终结地期骗您的期间序列数据，您需要一套遒劲的器具来进行数据基础设施和数据分析。这些器具可匡助您灵验地经受、存储、查询和可视化期间序列数据。要启动使用期间序列数据，不错使用Python的pandas库（本文将谨慎先容如安在Python中使用期间序列数据）或诸如TimescaleDB之类的专用数据库。这些器具使分析模式和得出主意更容易。
数据基础设施
数据经受器具
数据经受器具对于从多样起首网罗数据并将其送礼到数据库至关紧迫。把柄数据源的性质，您不错遴荐使用Apache Kafka或Prometheus等常用器具，或者您可能需要针对某些硬件或数据源（举例物联网开采、传感器或专有系统）的专用经受历程。
确保您的数据基础设施实足生动，或然处理与多样数据源的聚首，这对于可膨大性和适合性至关紧迫。
数据库
遴荐合适的数据库对于治理可能快速增长的时序数据至关紧迫。天然您不错使用通用数据库，但专门的期间序列数据库正常提供更好的性能、生动性和针对期间序列数据量身定制的功能。
最常用的通用数据库之一是PostgreSQL——一个功能遒劲的数据库系统，以其性能、可靠性和健壮性而有名。它支合手高等数据类型和性能优化期间，使其成为多样应用方法的热点遴荐。
关联词，由于期间序列数据不错快速膨大，因此您需要一个像Timescale这么的专用器具。TimescaleDB是一个针对复杂查询优化的时序数据库，构建在PostgreSQL之上。它提供了PostgreSQL的可膨大性、可靠性和SQL查询功能，以尽头他特定于期间序列的优化。它不错处理期间序列数据正常的高写入和查询负载，提供自动分区、压缩和及时辰析等功能。
分析器具
查询器具
查询器具允许工程师和数据分析师使用或然高效地检索和操作数据的说话和接口与数据库交互。SQL是用于查询数据库的最常用说话，因为它被平淡领受且用途平淡。
使用正确的器具，您不错索取稳当的数据并在其上践诺计较。为了最大终结地期骗您的数据，您应该遴荐或然应付与常用查询说话和软件交互的器具。
可视化器具
可视化器具对于通过图表、图形和形貌板将原始数据调整为挑升念念的主意至关紧迫。灵验的数据可视化不错匡助分析师和利益联系者了解期间序列数据中的趋势、模式和特地。允许数据可视化的软件或包的示例包括Matplotlib和Tableau。
论断
期间序列数据是组织正经的信息起首。通过了解期间序列分析和正确的器具，组织不错识别数据中的挑升念念趋势，翻新其决策过程并优化其历程。
TimescaleDB 是一个基于 PostgreSQL 构建的专用期间序列数据库，它为组织提供了纯熟且遒劲的功能，以充分期骗其期间序列数据。要了解关联 Timescale 和期间序列数据的更多信息，以下是一些深化的著述：
What Is Time-Series Forecasting?Time-Series Database: An ExplainerWhat Is a Time-Series Plot赌钱赚钱app, and How Can You Create One?Time-Series Analysis: What Is It and How to Use ItAn Explainer on Time-Series Graphs With ExamplesGetting Started With Grafana and TimescaleDBMore tutorials