Анализ временных рядов стал одним из ключевых направлений в науке о данных. От прогнозов погоды до анализа финансовых рынков — способность работать с данными, зависящими от времени, имеет огромное значение. Однако недавние разработки, представленные в блоге Google Research, показывают, что традиционный подход к анализу временных рядов можно значительно улучшить с помощью мульти-модальных моделей. Временные ряды — это данные, упорядоченные во времени, например, ежедневная температура, биржевые котировки или показатели датчиков IoT...

Для чего вообще нужны временные ряды Временные ряды это данные, которые поступают с определенной периодичностью, как правило, периодичность поступления таких данных достаточно высокая. Например, в нашей практике это данные телеметрии (от 10 до 50 контролируемых параметров) с АСУТП с периодичностью 1 раз в 10 сек на несколько десятков тысяч объектов. Поскольку таких данных поступает достаточно много, то не смотря на буферизацию ключевым моментом является скорость записи строк в базу данных. с увеличением...