Statistiques et Big Data real-time

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Algorithme simple pour la détection des valeurs aberrantes en ligne d'une série chronologique générique

Je travaille avec une grande quantité de séries chronologiques. Ces séries temporelles sont essentiellement des mesures de réseau toutes les 10 minutes, et certaines sont périodiques (c'est-à-dire la bande passante), d'autres pas (c'est-à-dire la quantité de trafic de routage). Je voudrais un algorithme simple pour faire une "détection des valeurs …

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Régression linéaire en ligne efficace

J'analyse des données pour lesquelles je souhaite effectuer une régression linéaire ordinaire. Toutefois, cela n’est pas possible car je traite d’un paramètre en ligne avec un flux continu de données d’entrée (qui deviendra rapidement trop volumineux pour la mémoire). pour mettre à jour les estimations de paramètres pendant la consommation. …

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Détection périodique d'une série temporelle générique

Cet article est la suite d'un autre article lié à une méthode générique de détection des valeurs aberrantes dans les séries chronologiques . Fondamentalement, à ce stade, je suis intéressé par un moyen robuste de découvrir la périodicité / saisonnalité d’une série temporelle générique affectée par beaucoup de bruit. Du …

53 time-series algorithms frequency real-time

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Un moyen simple d'identifier algorithmiquement un pic d'erreurs enregistrées

Nous avons besoin d'un système d'alerte précoce. Je traite avec un serveur qui est connu pour avoir des problèmes de performances sous charge. Les erreurs sont enregistrées dans une base de données avec un horodatage. Il existe certaines étapes d'intervention manuelle qui peuvent être prises pour réduire la charge du …

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Algorithme de normalisation en temps réel des données de séries chronologiques?

Je travaille sur un algorithme qui prend un vecteur du point de données le plus récent d'un certain nombre de flux de capteurs et compare la distance euclidienne aux vecteurs précédents. Le problème est que les différents flux de données proviennent de capteurs complètement différents, donc prendre une simple distance …

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