这是一个创建于 2024 天前的主题，其中的信息可能已经有所发展或是发生改变。
比如说，有这样一个时间序列
可以看到先有一个峰值，然后是平稳期，然后之后到了另一更高的平稳水平（但是波动性稍大），最后下降到了 0
能否自动化、程序化发现 /输出这样的分析结果呢？
具体来说，自动发现
- 最近是否数值是否稳定
- 是否有峰值（突增、减）
- 是否有增加、下降的趋势
因为通常会处理很多时间序列（比如按不同维度划分），因此，想自动化去监测、分析
想问目前有什么方法、或者包吗？可能类似 https://github.com/pandas-profiling/pandas-profiling 这种
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daweii 2019-05-01 20:41:28 +08:00 via iPhone
移动平均一下就行。
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user919lx 2019-05-01 20:48:17 +08:00
再增加一张增长率表。
数值稳定就是增长率绝对值小于 a 峰值的话，如果只是检测突增、突减，就看增长率绝对值 是否大于 b。如果需要看两边，则需要在增长率表上做滑动窗口计算 增加、下降的趋势，这个你可以设定滑动窗口，在窗口内做个线性回归就好。 其实方法很多，灵活应用吧。 |
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akira 2019-05-01 21:02:16 +08:00
感觉其实是个数学问题来的吧。。。
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fngtz 2019-05-05 23:59:40 +08:00 via iPhone
pandas 很容易实现你要的功能。
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