# TraceView
Try to find a way to analyze time sequence logs
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时间序列分析 一个时间序列通常由4种要素组成:趋势、季节变动、循环波动和不规则波动。 趋势:是时间序列在长时期内呈现出来的持续向上或持续向下的变动。 季节变动:是时间序列在一年内重复出现的周期性波动。它是诸如气候条件、生产条件、节假日或人们的风俗习惯等各种因素影响的结果。 循环波动:是时间序列呈现出得非固定长度的周期性变动。循环波动的周期可能会持续一段时间,但与趋势不同,它不是朝着单一方向的持续变动,而是涨落相同的交替波动。 不规则波动:是时间序列中除去趋势、季节变动和周期波动之后的随机波动。不规则波动通常总是夹杂在时间序列中,致使时间序列产生一种波浪形或震荡式的变动。只含有随机波动的序列也称为平稳序列。 时间序列建模基本步骤是:①用观测、调查、统计、抽样等方法取得被观测系统时间序列动态数据。②根据动态数据作相关图,进行相关分析,求自相关函数。相关图能显示出变化的趋势和周期,并能发现跳点和拐点。跳点是指与其他数据不一致的观测值。如果跳点是正确的观测值,在建模时应考虑进去,如果是反常现象,则应把跳点调整到期望值。拐点则是指时间序列从上升趋势突然变为下降趋势的点。
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TraceView-master
tracehelper
__init__.py 1B
levenshtein.dll 48KB
levenshtein.dylib 8KB
levenshtein.py 893B
levenshtein.c 1KB
tracehelper.py 7KB
TraceView.py 742B
loghelper
__init__.py 1B
LogHelper.py 2KB
.gitignore 22B
README.md 60B
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野生的狒狒
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