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時(shí)序數(shù)據(jù)
時(shí)序數(shù)據(jù),即時(shí)間序列數(shù)據(jù),我們把按照時(shí)間戳的大小順序排列的一系列記錄值的數(shù)據(jù)稱為時(shí)間序列數(shù)據(jù)(Time Series Data)。在日常生活中,時(shí)序數(shù)據(jù)相當(dāng)常見(jiàn),時(shí)間序列數(shù)據(jù)庫(kù)解決方案,比如,汽車的位置定位,時(shí)間序列數(shù)據(jù)庫(kù)多少錢,在一段時(shí)間內(nèi)某輛特定汽車的其他屬性,時(shí)間序列數(shù)據(jù)庫(kù)價(jià)格,包括型號(hào)、顏色、車牌號(hào)、所有者等都是不變的,但它的位置數(shù)據(jù)是隨著時(shí)間變化不斷在變化的,那么根據(jù)時(shí)間確定的位置值及其他屬性所組成的一系列數(shù)據(jù)就是一組時(shí)序數(shù)據(jù),當(dāng)我們駕駛汽車開(kāi)啟導(dǎo)航時(shí),就需要根據(jù)這一組時(shí)序數(shù)據(jù)判斷接下來(lái)到達(dá)目的地的路線以及存儲(chǔ)駕駛記錄,在即將到來(lái)的無(wú)人駕駛中更是不可少的。在互聯(lián)網(wǎng)中,時(shí)序數(shù)據(jù)更是無(wú)處不在,比如,用戶訪問(wèn)網(wǎng)站的記錄、應(yīng)用系統(tǒng)的系統(tǒng)日志數(shù)據(jù)等等。

時(shí)序數(shù)據(jù)的目的介紹
時(shí)間序列分析的目的是通過(guò)找出樣本內(nèi)時(shí)間序列的統(tǒng)計(jì)特性和發(fā)展規(guī)律性,構(gòu)建時(shí)間序列模型,進(jìn)行樣本外預(yù)測(cè)。在建立模型時(shí)要求時(shí)間序列是平穩(wěn)的,但實(shí)際進(jìn)行分析的時(shí)間序列尤其是來(lái)自經(jīng)濟(jì)領(lǐng)域的時(shí)間序列大多是非平穩(wěn)的。這些非平穩(wěn)的時(shí)間序列往往具有某些典型的數(shù)據(jù)特征。在建立模型時(shí),往往根據(jù)序列表現(xiàn)出的數(shù)據(jù)特征考慮合適的時(shí)間序列模型。

時(shí)序數(shù)據(jù)的特點(diǎn)
隨著5G、物聯(lián)網(wǎng)、移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)的快速發(fā)展,時(shí)間序列數(shù)據(jù)庫(kù),時(shí)序數(shù)據(jù)將呈現(xiàn)爆發(fā)式地增長(zhǎng),海量時(shí)序數(shù)據(jù)中所蘊(yùn)含的巨大價(jià)值對(duì)智慧城市、數(shù)字孿生等行業(yè)的建設(shè)具有重要意義。如何對(duì)時(shí)序數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘變得迫在眉睫,傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)的存儲(chǔ)與分析能力也面臨著嚴(yán)峻的挑戰(zhàn)。
時(shí)序數(shù)據(jù)的特點(diǎn)是寫多讀少、高并發(fā)寫入、無(wú)事務(wù)要求、海量數(shù)據(jù),可以基于時(shí)間區(qū)間聚合分析檢索。以此為基礎(chǔ),一種專門針對(duì)時(shí)序數(shù)據(jù)來(lái)做優(yōu)化的數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng),時(shí)序數(shù)據(jù)庫(kù)應(yīng)運(yùn)而生。對(duì)比傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)僅僅記錄了數(shù)據(jù)的當(dāng)前值,時(shí)序數(shù)據(jù)庫(kù)則可以記錄所有的歷史數(shù)據(jù)。


注冊(cè)資金:1161.424100萬(wàn)
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