temporian

高效可靠的时间数据预处理库

Temporian 时间数据处理 Python库特征工程数据预处理 Github 开源项目

Temporian是一个专注于时间序列分析和数据预处理的Python库。它支持多种时间数据类型，包括多变量时间序列、事件日志和跨源事件流。经过优化，Temporian在处理时间数据时的效率可达常规库的1000倍。此外，它还提供了防止数据泄露的功能，并能与现有机器学习生态系统无缝集成，为时间数据处理提供了高效可靠的解决方案。

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介绍相关项目

awesome-time-series - 时间序列分析资源及工具集锦

GithubPython可视化开源项目数据分析时间序列机器学习

该项目汇集了丰富的时间序列和序列数据处理资源。涵盖Python、R、Java等多种语言的工具库，内容包括特征工程、分割、增强和可视化等方面。同时收录了相关数据库、标注工具、学术论文、开源模型、书籍和课程，为时间序列分析提供全面参考。

luminaire - 开源时间序列异常检测库

GithubLuminaire开源库开源项目异常检测时间序列机器学习

Luminaire是一个开源的Python库，专门用于时间序列数据的异常检测和预测。它集成了数据预处理、建模和配置优化功能，可自动处理各类时间序列数据。该库支持批处理和流式数据监控，能识别相关性和季节性模式，并适应数据随时间的变化。Luminaire设计简单易用，仅需少量配置即可实现高效的异常检测。

pendulum - Python日期时间处理的高级库

GithubPendulumPython开源项目日期时间时区转换时间处理

Pendulum是一个高级Python日期时间库，作为标准datetime模块的替代品，它提供了更直观的API和增强功能。该库支持时区管理、日期计算、人性化的时间表示，并能正确处理夏令时转换和日期规范化。Pendulum适用于复杂的时间操作场景，简化了Python开发者在处理日期时间相关任务时的工作。

Time-Series-Analysis-with-Python-Cookbook - Python时间序列分析与预测实战指南

GithubPython开源项目数据科学时间序列分析机器学习预测

这本书全面介绍Python时间序列分析和预测技术，涵盖数据获取、预处理和高级建模。内容包括统计方法、机器学习和深度学习算法，以及使用TensorFlow、PyTorch等框架进行预测。通过实用代码示例和案例研究，读者可以学习处理复杂时间序列数据、进行异常检测，并解决实际业务问题。适合数据分析师和开发者提升时间序列分析技能。

timely - 开源时间序列数据库应用

Apache AccumuloGithubGrafanaJavaTimely开源项目时间序列数据库

Timely是一个开源的时间序列数据库应用,专注于提供安全的时间序列数据访问。该项目使用Java开发,与Apache Accumulo和Grafana集成。Timely支持大规模时间序列数据的存储、管理和可视化,适用于数据监控、趋势分析等场景。

microprediction - 多功能时间序列预测和优化开源工具集

Githubmicroprediction开源项目时间序列预测算法优化金融预测

microprediction是一个综合性开源项目集，专注于时间序列预测和优化。该项目提供多个Python库，包括humpDay、timemachines和precise，分别用于无导数优化器评估、增量时间序列预测和协方差估计。这些工具能帮助提高预测精度和模型性能。项目还包含丰富的基准测试和评估工具，便于比较不同方法的效果。适用于数据科学研究和实际应用场景。

pyoats - 灵活强大的时间序列异常检测Python库

GithubOATS开源项目异常检测时间序列机器学习

pyoats是一个专注于时间序列异常检测的开源Python库。它整合了多种先进检测算法，支持单变量和多变量时间序列分析，并提供统一的输出接口。该项目不仅集成了PyTorch、TensorFlow等深度学习框架，还包含传统统计方法。pyoats旨在简化异常检测实验流程，为数据科学家和工程师提供了一个功能丰富、使用灵活的工具。

pytorch-forecasting - 前沿的时间序列预测工具包，提供灵活的高层API

GithubPyTorch ForecastingPyTorch Lightning开源项目时间序列预测深度学习神经网络

PyTorch Forecasting 是一个基于 PyTorch 的时间序列预测包，适用于实际应用和研究。它支持多种神经网络架构及自动日志记录，利用 PyTorch Lightning 实现多 GPU/CPU 的扩展训练，并内置模型解释功能。关键特性包括时间序列数据集类、基本模型类、增强的神经网络架构、多视角时间序列指标和超参数优化。安装简便，支持 pip 和 conda，文档详尽，并包含模型比较和使用案例。

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。

HyperTS - 全面的时间序列分析工具包支持多任务和多模式分析

GithubHyperTS开源项目异常检测时间序列分析自动机器学习预测

HyperTS是一款全面的时间序列分析工具包，集成了统计模型、深度学习和神经架构搜索。它支持预测、分类、回归和异常检测等多种任务，适用于复杂的时间序列分析场景。该工具包提供多变量和协变量支持，概率区间预测，以及丰富的预处理、评估指标和搜索策略。HyperTS简单易用，为时间序列分析提供了端到端的自动化解决方案。

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