时间序列数据库

LightTSDB 是一个专为时间序列数据设计的轻量级数据库类。它提供高效存储和检索时间戳数据的功能，适用于各种应用场景，例如物联网、监控系统等。

使用索引技术快速挖掘相似的时间序列，保证不会出现假阴性。

HBase 在时间序列数据库中的应用，可谓是大数据领域中的一大亮点。你知道时序数据需要高效的读写性能吧，HBase 作为底层存储，能够相对比较强的扩展性和高吞吐量，适合海量数据存储。你也许会问，为什么选择 HBase 而不是其他数据库呢？因为它在分布式存储上具有优势，支持海量数据高效读写，适用于时间序列场景。而 HiTSDB 这类基于 HBase 的时序数据库，它的优化更是针对时间序列的特点，让你在时序数据时，性能和效率都能更上一层楼。，HBase 在时序数据的场景中，不仅能够确保数据的高效存储，还能良好的扩展性，挺适合需要实时大量数据的场景，像是 IoT、大数据等。你如果有类似需求，可以尝试

时间序列分析预测法分为三类： 平滑预测法：采用移动平均和指数平滑方法，平滑原始数据趋势线。 趋势外推预测法：利用历史数据拟合趋势函数，预测未来趋势。 平稳时间序列预测法：估计模型参数，根据历史数据预测未来值。

如果你对股票数据感兴趣，这份压缩包真的值得一看。它从基础的时间序列到高阶的机器学习预测，覆盖面相当广。比如，你能学到如何用ARIMA模型抓住趋势，也能探索用LSTM复杂的非线性数据。压缩包里还提到了如何清洗和预数据，什么缺失值、标准化这种常见问题都有讲到。最关键的是，还了不少实操代码和案例。无论你是想预测股票走势，还是优化投资策略，这份资料都挺适合你。

Pandas时间序列数据: 转换与处理 本篇主要讲解如何使用Pandas转换与处理时间序列数据, 涉及以下几个核心概念: 时间相关的类: Timestamp, Period, Timedelta Timestamp: 属性与使用方法 Period: 属性与使用方法 DatetimeIndex: 创建与使用, 函数参数详解 PeriodIndex: 创建与使用, 函数参数详解 课堂案例: 通过实际案例, 深入理解Pandas时间序列数据处理技巧

时间序列数据分析的Matlab实现代码。

利用全国卷烟销量数据，采用R语言进行时间序列分析。分别构建ARIMA季节时间序列模型、Holtwinters指数平滑模型，并评估模型准确性。提供完整R代码和数据集。

resampleX 可重采样时间序列数据，以更改其采样率。它通过使用指定的重采样间隔 alpha 来执行此操作。例如，要将每秒采样 1000 次的数据转换为每秒 1100 次，请使用 alpha = 1000/1100。resampleX 与 MATLAB 的“resample”函数类似，但速度通常更快。

本资源包包含教学PPT和MATLAB实现代码，详细介绍了时间序列的基本理论。时间序列是按时间顺序排列的统计指标数列，主要用于基于历史数据预测未来走势。经济数据通常以时间序列形式呈现，时间单位可以是年、季度、月等。