了解期间序列数据是什么，它在本质场景中的应用，以及期间序列分析的示例以得回更好的知死力。
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瞻望的数据类型。它的特色是按期间功令陈设，允许企业发现潜在模式，不雅察随期间的变化，并瞻望翌日事件。借助合适的器具，您的组织不错使用期间序列数据带来深远的业务价值，从而杀青更理智的决策和政策谋略。
期间序列在各个限度皆阐扬着至关伏击的作用，包括营销、供应链经管、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，奈何分析它以及可用的常用器具，以了解期间序列数据奈何成为您业务的刚劲钞票以及有用掌握它的最好实践。
什么是期间序列数据以及奈何使用它？
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、月致使年来揣测），从而提供对趋势、模式和关系的难得成见。
接洽这些数据并进行期间序列分析，使咱们好像发现模式、瞻望趋势并在从金融到医疗保健等限度中找到有价值的成见。了解奈何使用期间序列数据不错匡助瞻望股票价钱或及时监控物联网开垦。
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集会，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模样，揭示模式和趋势。
为什么使用期间序列数据和分析
不论类型奈何，造访防御、功能丰富的期间序列数据已成为咱们信息匮乏宇宙中最有价值的商品之一。万里长征的企业、政府、学校和社区皆正在发现从分析期间序列数据中挖掘价值的难得方法。
期间序列数据对于追踪变量随期间的变化至关伏击。通过监控数值办法的进展，组织不错使用历史数据趋势来支握其决策过程。这种体式的数据允许企业识别模式，了解畴前的行径并瞻望翌日的根除。
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。通过掌握这些成见，公司不错作念出数据驱动的决策，从而增强其政策并激动增长。
期间序列分析的类型
期间序列分析不错匡助组织有用地意会和掌握其数据。举例，期间序列应用枢纽涵盖不同的行业，包括金融业，交游员分析模式以瞻望股票趋势，以及物联网，及时监控确保系统根除。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
探索性分析波及将数据解析为不章程性、季节性、周期性和趋势，以便定性地意会它。通过解析序列，咱们不错意会咱们看到的内容以及咱们为什么看到它。
弧线拟合
弧线拟合波及使用追忆模子创建与期间序列中的数据点匹配的函数。此手艺有助于识别变量之间的关系，并造成代表数据行径的数学模子。
瞻望
瞻望使用追忆函数来猜测期间序列的翌日行径。通过将趋势和模式投射到翌日，组织不错作念出理智的瞻望并相应地进行谋略。
二手车销售数据集的解析 (开端)。此手艺用于期间序列瞻望。
分类
此方法波及为期间序列数据创建描写性类别，举例“递加”、“周期性”或“踏实”。分类有助于左证根除变量对期间序列进行分类，从而更容易分析和贯通不同类型的数据，包括新的或看不见的数据。举例，您不错左证网罗到的 CPU 使用数据随期间变化的情况，将职业器性能分类为“正常”或“不章程”。
不同类型的期间序列数据
期间序列数据不错左证不雅测的性质领受多样体式。期间序列数据的主要两种类型是连气儿的和碎裂的。
连气儿期间序列数据
连气儿期间序列数据是在期间上连气儿网罗的，莫得任何中断。举例，每小时记载一次的温度测量值或每秒更新一次的股票价钱。在连气儿期间序列数据限度，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进展出重迭模式的数据，举例逐日温度波动或每周网站流量。
碎裂期间序列数据
碎裂期间序列数据是在特定期间间隔内网罗和记载的。举例，月度销售叙述或年度GDP增长率皆是碎裂期间序列数据。
另一方面，不章程期间序列数据不着力特定模式，可能存在立时波动或极度。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记载，平方莫得可瞻望的模式。这导致期间戳不着力章程间隔，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记载，创建一个期间序列，数据点之间的期间间隔变化。
碎裂期间序列数据也不错左证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。每种类型的碎裂期间序列数据皆有其独到的特征，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恒久走势，以及它在一段期间内是下跌、高潮一经不变。它揭示了在特定时期内的合座下跌或增长。举例，若是您分析畴前几年的电子商务销售额，您会注重到一个高潮趋势。
季节性
季节性是指在较短期间间隔内依期发生的事件，举例节日历间产物销售的激增。季节性数据进展出幅度、标的和期间固定的波动。举例，一个东说念主的步数在秋季和春季可能更高，因为夏令太热不得当永劫间走路，冬季太冷。
沉稳和非沉稳期间序列图
周期性
周期性是指重迭的波动，这些波动莫得固定的周期，握续期间不及以被以为是趋势（但比不章程性长），况兼莫得一致的握续期间或幅度。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，其他构成部分无法贯通。它包括在商量周期性、季节性和趋势后出现的不行瞻望和不踏实的偏差。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本体示例，以了解其在不同限度的价值：
金融市集
期间序列分析最常见的例子之一是左证历史数据瞻望翌日的股票价钱。在金融市集会，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重要值：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伏击模式和价钱趋势，匡助投资者和交游者作念出理智的决策。
区块链数据
区块链手艺自己就波及大皆的期间序列数据，因为每个区块链皆充任期间序列数据库。举例，在比特币集聚中，追踪矿工费和区块奖励随期间的变化不错深入了解比特币挖矿的经济学以及影响挖矿收入的身分。
另一个例子所以太坊集聚上的 gas 价钱。Gas 指的是支付给集聚考据者的区块链交游用度，这对于集聚的正常运行至关伏击。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身分至关伏击。
传感器和物联网 (IoT) 数据
传感器数据平庸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采用必要的纪律。另一个此限度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景况并在问题演变成首要问题之前识别潜在问题尽头伏击，从而确保高效且不终结的运行。
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进展。
举例，在好意思国橄榄球畅通中，追踪别称球员在比赛运转时的位置以及他们在总计比赛中的挪动模样，不错进行防御的性能分析。这有助于意会策略、球员根除和合座团队动态。
另一个应用是策画球员在一场比赛中平均跑动的码数，这不错深入了解他们的进展和对团队的孝敬。
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
目下咱们对期间序列数据有了更好的意会，让咱们不时接洽网罗这些难得信息的过程。左证数据源的性质和所需的精度级别，不错使用多样器具和手艺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记载器，不错装配它们以依期记载测量值。这些测量值不错包括温度、湿度，致使股票市集数据。传感器时时用于科学接洽，其中精准和准确的数据对于分析和决策至关伏击。举例，在征象接洽中，传感器被部署以网罗特定方位的温度、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瞻望翌日的征象条目。
此外，在线平台和数据库提供 API（应用枢纽编程接口）用于造访和检索来自多样开端的期间序列数据，举例金融市集或景色站。这些 API 允许开发东说念主员将其应用枢纽与及时数据集成，使用户好像造访最新的信息。
举例，金融机构使用 API 获取股票市集数据并在其交游平台上显现。这允许交游者左证最新的市集趋势和波算作念出理智的决策。
数据网罗的最好实践
在网罗期间序列数据时，必须着力某些最好实践以确保数据质地和好意思满性。这包括依期校准传感器以保握其准确性和可靠性。校准包括将传感器的读数与参考范例进行比拟，并在必要时进行诊治。
通过依期校准传感器，不错识别和改良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。
遵命数据秘密和安全公约在期间序列数据收连合也至关伏击。左证所网罗数据的性质，可能存在对于其处理和存储的法律和伦理方面的商量。
举例，网罗个东说念主健康数据需要遵命秘密律例，举例好意思国的《健康保障捎带和包袱法案》(HIPAA)。实施适应的安全纪律，举例加密和造访禁止，有助于保护网罗到的数据免遭未经授权的造访和潜在的知道。
此外，修复明确的数据网罗公约对于确保一致性和最大禁止地减少记载不雅察根除中的任何潜在偏差至关伏击。明确界说的公约轮廓了数据网罗的枢纽和指南，包括采样频率、数据阵势以及数据网罗过程中需要逍遥的任何特定条目或范例。
着力范例化公约确保以系统且无偏差的模样网罗数据，从而杀青准确的分析和贯通。
一些期间序列数据库，举例 Timescale，适应重要的安全范例，举例 SOC2 合规性，确保您的数据得到安全处理和支握。终末，网罗数据的正确存储和备份是数据网罗的另一个重要方面。期间序列数据会快速积攒，尤其是在频繁网罗数据的情况下。因此，领有刚劲的数据存储系统尽头伏击。
这可能波及使用基于云的存储搞定决策，举例Timescale Cloud提供的搞定决策，咱们的实足托管的、云原生PostgreSQL++搞定决策，或专用职业器来安全地存储数据（若是您自托管开源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握好意思满并可造访。Timescale允许您专注于构建应用枢纽，而不是经管数据库，通过自动备份、升级和故障滚动为您残害期间。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
为了最大禁止地掌握您的期间序列数据，您需要一套刚劲的器具来进行数据基础设施和数据分析。这些器具可匡助您有用地收受、存储、查询和可视化期间序列数据。要运转使用期间序列数据，不错使用Python的pandas库（本文将防御先容如安在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成见更容易。
数据基础设施
数据收受器具
数据收受器具对于从多样开端网罗数据并将其赠送到数据库至关伏击。左证数据源的性质，您不错聘请使用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（举例物联网开垦、传感器或专有系统）的专用收受经由。
确保您的数据基础设施实足活泼，好像处理与多样数据源的贯穿，这对于可膨胀性和适应性至关伏击。
数据库
聘请合适的数据库对于经管可能快速增长的时序数据至关伏击。天然您不错使用通用数据库，但专门的期间序列数据库平方提供更好的性能、活泼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——一个功能刚劲的数据库系统，以其性能、可靠性和健壮性而着名。它支握高档数据类型和性能优化手艺，使其成为多样应用枢纽的热点聘请。
然而，由于期间序列数据不错快速膨胀，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的可膨胀性、可靠性和SQL查询功能，以过甚他特定于期间序列的优化。它不错处理期间序列数据平方的高写入和查询负载，提供自动分区、压缩和实期间析等功能。
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好像高效地检索和操作数据的话语和接口与数据库交互。SQL是用于查询数据库的最常用话语，因为它被平庸领受且用途平庸。
使用正确的器具，您不错索求适应的数据并在其上实践策画。为了最大禁止地掌握您的数据，您应该聘请好像猖狂与常用查询话语和软件交互的器具。
可视化器具
可视化器具对于通过图表、图形和面貌板将原始数据诊治为额外念念的成见至关伏击。有用的数据可视化不错匡助分析师和利益关连者了解期间序列数据中的趋势、模式和极度。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难得的信息开端。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额外念念趋势，更始其决策过程并优化其经由。
TimescaleDB 是一个基于 PostgreSQL 构建的专用期间序列数据库，它为组织提供了老到且刚劲的功能，以充分掌握其期间序列数据。要了解联系 Timescale 和期间序列数据的更多信息，以下是一些深入的著述：
What Is Time-Series Forecasting?Time-Series Database: An ExplainerWhat Is a Time-Series Plot开云体育, 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