TSDB

高效便捷的时间序列数据集加载库

TSDB 时间序列数据集 PyPOTS 数据挖掘开源工具 Github 开源项目

TSDB是一个时间序列数据集加载库，支持172个公开数据集的一键加载。该工具简化了研究人员和工程师的数据获取流程，使他们能专注于数据处理。TSDB具备数据下载、加载和缓存管理功能，并支持缓存目录迁移。作为PyPOTS工具箱的组成部分，TSDB为时间序列数据挖掘提供了基础支持。

influxdb - 开源时序数据库高效处理指标事件和实时分析

GithubInfluxDB实时分析开源开源项目数据分析时序数据库

InfluxDB作为开源时序数据库，专注于高效处理指标、事件和实时分析。该系统支持大规模时间序列数据存储和快速查询，提供云服务和本地部署选项。InfluxDB拥有活跃社区、丰富学习资源和完善生态系统，广泛应用于实时监控、物联网数据处理等领域。

Auto_TS - 自动构建和选择多种时间序列模型的高效工具

Auto_TSGithubProphet开源项目时间序列模型自动化机器学习预测

Auto_TS是一个时间序列自动建模工具，支持ARIMA、SARIMAX、VAR、分解模型和机器学习模型等多种技术。它能自动构建和选择最佳模型，适用于不同频率的数据，并提供灵活的参数设置。Auto_TS支持交叉验证和预测功能，简化了建模过程，提高了效率。该工具适合数据分析人员使用，可通过简单的代码实现复杂的时间序列建模任务。

deeptime - Python时间序列分析与动态建模库

Githubdeeptime动力学模型开源库开源项目时间序列分析机器学习

deeptime是一个专注于时间序列数据分析的Python库，集成了多种动态模型估计工具。该库涵盖传统线性学习方法（如马尔可夫状态模型、隐马尔可夫模型和Koopman模型）及先进的核方法和深度学习技术。与scikit-learn兼容的同时，deeptime还提供了独特的Model类，用于分析热力学、动力学和其他动态特性。该库支持多平台安装，适用于各类时间序列数据研究。

dtaidistance - 快速时间序列距离计算库

DTWGithub动态时间规整开源项目时间序列聚类距离计算

dtaidistance是一个高效的时间序列距离计算Python库。它提供纯Python和优化的C实现,支持动态时间规整(DTW)等算法。该库与NumPy和Pandas兼容,避免了不必要的数据复制。支持多维时间序列、子序列搜索和聚类。dtaidistance为时间序列分析和机器学习提供了快速的距离计算工具,是处理时序数据的理想选择。

openHistorian - 高效实时时间序列数据管理平台

GithubopenHistorian实时数据处理开源项目数据归档时间序列数据高性能存储

openHistorian是一个高效的时间序列数据管理平台,专为过程控制数据的集成和归档而设计。它能快速处理和存储大量数据,包括高精度的亚秒级信息。系统采用先进的存储引擎,实现了快速数据插入和低延迟检索。openHistorian支持实时数据处理和可视化,适用于SCADA、同步相量测量和故障记录等多种工业应用场景。

petastorm - 开源数据访问库，支持单机或分布式训练和评估深度学习模型，直接从Apache Parquet格式数据集中读取数据

Apache ParquetGithubPetastorm分布式训练开源项目机器学习框架深度学习

Petastorm是一个开源数据访问库，支持单机或分布式训练和评估深度学习模型，直接从Apache Parquet格式数据集中读取数据。该库兼容Tensorflow、PyTorch和PySpark等主流Python机器学习框架，也可用于纯Python代码。Petastorm支持多种数据压缩格式，提供方便的API用于数据生成和读取，并支持列选择、并行读取、行过滤等功能。用户可以轻松在单机或Spark集群上生成数据集，是构建高效机器学习管道的理想工具。

tsfeatures - 高效提取时间序列特征的R工具包

GithubR包tsfeatures开源项目数据分析时间序列特征提取

tsfeatures是一个R包，专门用于从时间序列数据中提取多种特征。它能分析趋势、季节性、线性度等，并处理不同频率和周期的时间序列。该包输出易于理解的特征指标，适用于时间序列分析、预测和分类等领域。tsfeatures可通过CRAN安装，支持多种时间序列特征提取方法，使用简单灵活。

uni2ts - 时间序列预测Transformer模型的统一训练框架

GithubPyTorchTransformerUni2TS开源项目时间序列预测预训练模型

Uni2TS是一个基于PyTorch的开源库，专门用于时间序列Transformer的研究和应用。它提供了统一的大规模预训练解决方案，支持微调、推理和评估。该库集成了零样本预测、自定义数据集处理和全面评估功能，并提供简化的命令行界面。Uni2TS旨在推动时间序列预测领域的进展，适用于研究和实际应用场景。

timescaledb-docker - TimescaleDB Docker镜像简化时序数据库部署

DockerGithubPostgreSQLTimescaleDB开源项目数据库时间序列数据

TimescaleDB Docker项目提供基于PostgreSQL的时序数据库镜像，支持环境变量配置和自动性能优化。开发者可通过简单命令部署实例，灵活设置遥测级别和资源限制。该解决方案简化了高性能时序数据处理环境的搭建过程，适用于需要快速部署和管理TimescaleDB的场景。项目特点包括基于官方PostgreSQL镜像、支持环境变量配置、自动性能优化、灵活的资源管理和遥测设置。这些功能使TimescaleDB的部署和管理变得更加简单高效，为时序数据处理提供了可靠的基础设施支持。

tsa4 - 时间序列分析与应用的开源资源库

GithubPythonR语言astsa开源项目数据集时间序列分析

tsa4是一个综合性时间序列分析资源库，包含《Time Series Analysis and Its Applications》第四版的更新代码和astsa R包。项目提供errata列表、Python代码转换和数据集包，支持R和Python用户学习和应用时间序列分析。该资源库为研究者和实践者提供了丰富的工具和参考材料。详情请访问项目GitHub页面：https://github.com/nickpoison/tsa4

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