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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。

pandas - Python数据分析与处理的开源利器
DataFrameGithubPythonpandas开源开源项目数据分析
pandas是Python生态系统中的核心数据分析库,提供高性能、易用的数据结构和工具。它支持处理结构化数据,包括数据清洗、转换、合并、分组分析等操作。pandas可读写多种格式的数据源,如CSV、Excel、SQL数据库等。作为开源项目,pandas由活跃社区维护,持续优化以满足数据科学家、分析师和开发者的需求。
pytorch-ts - 概率时间序列预测开源框架
GithubPyTorchPyTorchTS开源项目时间序列预测概率模型深度学习
PyTorchTS是一个基于PyTorch的开源时间序列预测框架,利用GluonTS作为后端API。它提供先进的概率模型,支持数据处理和回测。该框架适用于单变量和多变量时间序列预测,安装简便,易于使用。PyTorchTS为数据科学家和研究人员提供了高效的时间序列分析工具。
darts - Python中易于使用的时间序列预测与异常检测库
DartsGithub开源项目异常检测时间序列概率预测深度学习
Darts是一个用户友好且灵活的Python库,专注于时间序列的预测与异常检测。它提供了一系列从ARIMA到深度神经网络的多样化模型,通过统一的fit()和predict()接口简化操作,类似于scikit-learn。此外,Darts支持包括多变量和外部数据在内的复杂时间序列处理,并为大规模数据集提供高效解决方案。它还拥有全面的异常检测功能,允许进行深入的异常分析和评分。
TDengine - 高性能时序数据库助力工业物联网数据管理
GithubTDengine大数据实时数据处理开源项目时序数据库物联网
TDengine是为工业物联网设计的高性能时序数据库,每天可处理PB级传感器数据。它提供实时数据摄取、存储、分析和分发功能,支持高效SQL查询、时间窗口查询和集群部署。TDengine为主流编程语言提供客户端库,适用于从独立开发者到大型企业的各类用户,助力传统行业数字化转型,充分挖掘数据价值。
chronos-forecasting - 基于语言模型架构的预训练时间序列预测工具
AutoGluonChronosGithub开源项目时间序列语言模型预训练
Chronos是一款基于语言模型架构的预训练时间序列预测工具。它通过量化处理将时间序列转换为标记序列,并使用大规模的公开和合成数据进行训练。Chronos模型在零样本场景中表现优异,提供从预测到嵌入提取的完整解决方案。通过AutoGluon,用户可轻松进行模型集成和云端部署,提升预测性能和应用的灵活性。
feature-engineering-for-time-series-forecasting - 时间序列预测特征工程全面指南
GithubPython开源项目数据处理时间序列预测机器学习特征工程
该项目提供时间序列预测特征工程的全面指南,涵盖数据表格化、时间序列分解、缺失值处理和异常值检测等核心内容。深入介绍滞后特征、窗口特征、趋势和季节性特征的创建方法,以及日期时间和分类特征的处理技巧。通过实践代码和详细说明,旨在提升预测模型性能。
metaflow - 提升数据科学项目效率的人性化工具
GithubMetaflowNetflix人工智能开源项目数据科学热门生产部署
Metaflow是一个用户友好的库,专为帮助科学家和工程师管理和建立实际的数据科学项目而设计,最初由Netflix开发。它支持从快速本地原型设计到生产部署,并提供强大的云端可扩展性和依赖管理。适用于各种项目,从传统统计到最先进的深度学习,Metaflow旨在简化机器学习、人工智能和数据科学项目的流程。详细信息请访问Metaflow官网和文档。
EasyTemporalPointProcess - 灵活可配置的时序点过程开源工具包 支持多框架和结果复现
EasyTPPGithub事件预测开源工具包开源项目时间点过程机器学习
EasyTemporalPointProcess是一个用于时序点过程开发和应用的开源工具包。该工具包具有配置灵活、兼容性强和结果可复现等特点,支持多种先进TPP模型,提供预处理数据集和超参数优化功能。EasyTPP同时兼容TensorFlow和PyTorch框架,可用于学术研究和工业实践。研究人员和从业者可以利用它轻松定制TPP模型并进行开放基准测试。
iotdb - 物联网高性能时序数据管理系统
ApacheGithubIoTDB开源开源项目时序数据库物联网
IoTDB是专为物联网设计的高性能时序数据管理系统。该系统提供灵活部署、低硬件开销、高效目录结构、高吞吐读写、丰富查询语义及无缝集成开源生态。通过支持SQL语言、JDBC API和便捷的数据导入导出工具,IoTDB能够高效管理和分析海量时序数据。
flow-forecast - 开源时间序列深度学习框架,支持最新模型和云端集成
Flow ForecastGithubtransformer开源开源项目时间序列预测深度学习
Flow Forecast 是一个开源时间序列预测深度学习框架,提供最新的Transformer、注意力模型、GRU等技术,并具有易于理解的解释指标、云集成和模型服务功能。该框架是首个支持Transformer模型的时间序列框架,适用于流量预测、分类和异常检测。
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