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tempo

Databricks上的时间序列数据处理工具库

Tempo是一个基于PySpark的开源时间序列数据处理工具库。它为Databricks上的数据团队提供了一套抽象和函数,简化了时间序列数据的操作和分析。Tempo扩展了PySpark的功能,通过易用的API支持复杂的时间序列分析任务。这个工具库适用于需要在大规模数据集上进行高效时间序列处理的场景。

dask - 开源灵活的并行计算库 助力大规模数据分析
DaskGithubPython库并行计算开源开源项目数据分析
Dask是一个开源的灵活并行计算库,专为大规模数据分析设计。它支持多种数据结构和算法,与NumPy、Pandas等Python数据科学工具无缝集成。Dask提供高效的并行计算能力,能处理超出单机内存的大型数据集,适用于数据科学、机器学习等领域。活跃的社区支持进一步增强了其在数据分析中的应用价值。
kapacitor - 开源时间序列数据处理框架
GithubKapacitorTICKscript告警开源项目时间序列数据监控
Kapacitor是一个开源的时间序列数据处理框架,提供数据监控和告警功能。它使用TICKscript语言定义任务,支持Slack等多种告警方式。Kapacitor与InfluxDB生态系统集成,为时间序列数据管理提供全面解决方案。适用于IoT数据分析、系统性能监控等领域,为用户提供高效的数据处理和分析工具。
timesfm - 谷歌研究院开发的时间序列预测基础模型
GithubTimesFM基础模型开源项目时间序列预测深度学习
TimesFM是谷歌研究院开发的时间序列预测基础模型,支持多种时间频率的单变量预测。模型可处理最长512个时间点的上下文和任意长度的预测范围,提供简单的API接口支持数组和pandas输入。通过外部回归器库,TimesFM能处理静态和动态协变量。此外,该模型支持微调功能,允许用户在自有数据上优化性能。
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。
functime - 高性能时间序列机器学习Python库
GithubPolarsPython库全局预测开源项目时间序列机器学习特征提取
functime是一个面向大规模时间序列数据分析的Python库,提供高效的全局预测和特征提取功能。它支持时间序列预处理、交叉验证和性能评估,通过惰性Polars变换实现优化。该库能快速处理海量时间序列,支持外生特征和自动化调优,并集成LLM代理用于预测分析,适用于各种机器学习和数据分析任务。
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。
mlforecast - 高性能可扩展的机器学习时间序列预测框架
GithubMLForecast分布式训练开源项目时间序列预测机器学习特征工程
mlforecast是一个基于机器学习模型的时间序列预测框架,具有高效的特征工程实现和良好的可扩展性。该框架支持pandas、polars、spark等多种数据格式,兼容sklearn API,能够处理海量数据。除了支持概率预测和外生变量,mlforecast还提供分布式训练功能,适用于大规模生产环境的时间序列预测任务。框架采用熟悉的fit和predict接口,便于快速上手和集成到现有项目中。
kaskada - 开源事件处理引擎 简化时序数据分析
GithubKaskada事件处理开源项目时间序列查询语言流处理
Kaskada是开源统一事件处理引擎,提供高级声明式查询语言,支持批量和实时事件分析。基于SQL优化设计,具备状态聚合、自动连接和事件窗口等功能,简化复杂时序数据处理。采用Rust语言和Apache Arrow技术,高效执行各类分析任务。
questdb - 开源高性能时序数据库 支持快速数据摄入和SQL查询
GithubQuestDBSQL开源开源项目时序数据库高性能
QuestDB是一款开源时序数据库,采用列式存储和并行化执行等技术实现高性能。它支持ANSI SQL及时序扩展,适用于金融、物联网和实时分析等场景。QuestDB可替代InfluxDB,并与Kafka、Grafana等工具集成。其特点是高吞吐量数据摄入和快速SQL查询,为用户提供高效的时序数据处理能力。
timeshap - 针对循环模型的时序数据解释框架
GithubShapley值TimeSHAP序列扰动开源项目模型解释递归模型
TimeSHAP是一个基于KernelSHAP的模型无关解释框架,专门用于分析时序数据和循环模型。它提供事件、特征和单元级别的归因计算,并通过Shapley值剪枝算法识别关键决策事件。TimeSHAP支持多种解释方法,包括局部和全局层面的分析,可应用于符合特定接口的各类机器学习模型,如PyTorch和TensorFlow实现的模型。
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