简介： 本文除了介绍RobustPeriod的核心技术亮点，还将重点解释如何将它构筑成服务来解决阿里云的业务痛点。 近日，由阿里云计算平台和阿里云达摩院合作的时序多周期检测相关论文RobustPeriod: Robust Time-Frequency Mining for Multiple Periodicity Detection被SIGMOD 2021...
作者：网易云链接：https://www.zhihu.com/question/50194483/answer/428449003来源：知乎著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权，非商业转载请注明出处。 基于这个问题，推荐我厂范欣欣同学的一篇文章，这篇文章笔者将会分别针对OpenTSDB、Druid、InfluxDB以及Beringei这四个时序系统...
1. 主要观点总结 0x1：什么场景下应用时序算法有效 历史数据可以被用来预测未来数据，对于一些周期性或者趋势性较强的时间序列领域问题，时序分解和时序预测算法可以发挥较好的作用，例如： 四季与天气的关系模式 以交通量计算的交通高峰期的模式 心跳的模式 股票市场和某些产品的销售周期 数据需要有较强的稳定性，例如”预测商店营业额“和"预测打车订单"的稳定...