tsfeatures

高效提取时间序列特征的R工具包

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。

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介绍相关项目

collapse - R语言高效数据处理与统计分析工具

GithubR包collapse开源项目性能优化数据转换统计计算

collapse是一款强大的R语言数据处理和统计分析工具包。基于C/C++开发，它提供了高效的统计函数、数据操作和内存管理功能。支持分组计算、加权分析，兼容多种数据类型和R包。collapse还具备高级聚合、数据转换和时间序列分析能力，其高性能算法使其尤其适合处理大规模复杂数据集。

statsforecast - 快速高效的统计时间序列预测工具

GithubStatsForecast开源项目性能优化时间序列预测统计模型自动模型

StatsForecast是一个专注于统计时间序列预测的Python库。它集成了多种常用模型如ARIMA、ETS等,并通过numba实现高性能计算。该库支持概率预测、外生变量处理和异常检测,可与Spark等大数据框架无缝对接。StatsForecast能高效处理大规模时间序列数据,适用于生产环境和基准测试。

targets - R语言数据科学工作流管理工具

GithubR语言targets可复现性开源项目数据科学管道工具

targets是一个R语言数据科学工作流管理工具，具有类似Make的功能。它可以智能跳过已更新的任务，利用隐式并行计算提高效率，并将文件处理为R对象。通过targets，用户可以高效、便捷地管理复杂的数据分析流程，提高结果的可重复性和可信度。该工具提供多种功能用于可视化、执行和读取工作流，适用于各类数据科学项目。

TSDB - 高效便捷的时间序列数据集加载库

GithubPyPOTSTSDB开源工具开源项目数据挖掘时间序列数据集

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。

UniTS - 统一时间序列模型实现多领域任务处理

GithubUniTS多任务学习开源项目时间序列模型迁移学习零样本学习

UniTS是一种统一的时间序列模型，可处理多领域的分类、预测、插补和异常检测任务。该模型使用共享参数方法，无需任务特定模块，在38个多领域数据集上表现优异。UniTS具有零样本、少样本和提示学习能力，能适应新的数据领域和任务。其创新的统一网络主干融合了序列和变量注意力机制以及动态线性运算符，为时间序列分析提供了灵活的解决方案。

MODIStsp - 自动化处理MODIS陆地产品时间序列的R软件包

GithubMODIStspMODIS数据处理R包开源项目时间序列遥感

MODIStsp是一个用于自动化处理MODIS陆地产品时间序列数据的R软件包。它集成了下载、拼接、重投影和调整大小等多项预处理功能。用户可自定义处理MODIS HDF文件中的特定图层、提取质量指标和计算光谱指数。处理结果以单波段栅格文件格式保存。MODIStsp提供图形用户界面和命令行两种操作方式,方便不同需求的用户使用。这个开源工具由意大利国家研究委员会远程感应环境研究所开发,旨在简化MODIS数据的时间序列分析流程。

tidytext - 应用整洁数据原则的R文本挖掘工具包

GithubR语言tidytext可视化开源项目数据处理文本挖掘

tidytext是一个基于R语言的文本挖掘工具包，运用整洁数据原则简化文本分析流程。它提供文本格式转换函数，实现与其他文本挖掘包的兼容。支持词频统计、情感分析和主题建模等任务，可与dplyr、ggplot2等R包集成使用。tidytext通过标准化和简化流程，提高了文本分析的效率和一致性。

sktime - 多功能时间序列分析和预测库

GithubPython库sktime开源项目时间序列分析机器学习统一接口

sktime是一个开源的Python时间序列分析库,为多种时间序列学习任务提供统一接口。它支持时间序列分类、回归、聚类、标注和预测等功能,并提供专门的时间序列算法和兼容scikit-learn的工具。sktime还整合了多个相关库的接口,便于用户在不同时间序列任务间迁移算法。

httr - R语言HTTP客户端包简化Web API交互

API封装GithubHTTP请求R包httr开源项目网络通信

httr是一个R语言HTTP客户端包，封装了curl包以适应现代Web API需求。它提供主要HTTP方法函数，自动管理连接和cookie，支持OAuth，并简化请求配置。虽已有新版本取代，httr仍是处理HTTP请求的实用工具。

text2vec - R语言高效文本分析与NLP框架

GithubR软件包text2vec开源项目文本分析自然语言处理高性能计算

text2vec是一个R语言包，为文本分析和自然语言处理提供高效框架和简洁API。该包以C++编写，支持多线程并行处理，具有优秀性能和可扩展性。text2vec提供流式API，无需将全部数据加载到内存。它注重简洁、一致、灵活、快速和内存效率，是文本处理的理想工具。text2vec可用于文本向量化、主题建模、情感分析等任务，为研究人员和数据科学家提供强大的文本处理工具。该项目欢迎社区贡献，包括测试反馈和代码改进。

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