作者：Timescale 团队
时间序列数据（或时间数据）是一种在一段时间内收集和记录的数据。它是各个领域中最常见的数据类型之一，包括金融、经济和商业预测。
尽管如此，许多企业主和开发人员并不知道他们存在时间序列问题。如果您想知道您的数据是否属于此类别，本完整指南将为您提供对时间序列数据的更深入了解，以及如何将其用于分析、预测和绘图。
在深入探讨时间序列数据的各个方面之前，让我们先定义它是什么以及为什么重要。时间序列数据是在不同时间点收集的一组观察结果或测量值。它使我们能够分析特定变量如何随时间变化，并检测任何潜在的趋势或模式。这对于进行预测和预测未来值特别有用。
时间序列数据的特点是其时间性质，其中观察序列很重要。每个数据点都与特定的时间戳相关联，使我们能够研究变量随时间的行为。
了解时间数据至关重要，因为它使我们能够识别趋势、异常值和季节性模式，所有这些都可能对决策和规划产生重大影响。
时间序列数据可以根据观察结果的性质采取各种形式。时间序列数据主要有两种类型：
此类数据是连续不断地收集的，没有任何中断。例如每小时记录的温度测量值或每秒更新的股票价格。
相反，此类数据是在特定的时间间隔收集和记录的。例如，月度销售报告或年度 GDP 增长率是离散时间序列数据的形式。
在连续时间序列数据领域内，可以进一步探索各种**子类型**。例如，**周期性时间序列数据**是指在固定间隔内表现出重复模式的数据，例如每日温度波动或每周网站流量。
另一方面，**非规则时间序列数据**不遵循特定的模式，并且可能具有随机波动或异常。例如，**事件数据**可以被视为非规则时间序列数据：它指的是在特定时间点发生的事件记录，通常没有可预测的模式。这导致时间戳不遵循规则的间隔，使其变得不规则。例如网站上的用户操作、传感器警报或交易日志。每个事件都在发生时被记录下来，创建一个数据点之间间隔不同的时间序列。
离散时间序列数据也可以根据收集数据的時間间隔分为不同的子类型。一些例子包括**每日、每周、每月、每季度或每年的数据**。每种类型的离散时间序列数据都有其自身的独特特征，可能需要不同的分析方法。
了解不同类型的时间序列数据至关重要，因为它使我们能够选择合适的统计模型和分析技术。通过考虑数据的性质，我们可以确保从分析中得出准确而有意义的见解。
✨ 如需深入了解时间序列数据的世界，请查看我们的博客文章什么是时间序列数据？定义和示例，这是一篇关于时间序列数据的入门读物，以及为什么您可能不想使用“普通”数据库来存储它。
现在我们已经更好地了解了时间序列数据，让我们继续学习收集这些有价值信息的过程。根据数据源的性质和所需的精度级别，可以使用各种工具和技术来收集时间序列数据。
用于收集时间序列数据的一种常见工具是传感器或数据记录器，可以安装它们以定期记录测量值。这些测量值可以包括温度、湿度，甚至股票市场数据。传感器经常用于科学研究，在科学研究中，精确和准确的数据对于分析和决策至关重要。
例如，在气候研究中，传感器被部署用于收集特定地点的温度、降雨量和风速数据。然后，收集到的数据用于分析天气模式并预测未来的气候条件。
此外，在线平台和数据库提供 API（应用程序编程接口），用于从各种来源（例如金融市场或气象站）访问和检索时间序列数据。这些 API 允许开发人员将实时数据集成到他们的应用程序中，使用户能够访问最新信息。
例如，金融机构使用 API 获取股票市场数据并将其显示在他们的交易平台上。这使得交易者能够根据最新的市场趋势和波动做出明智的决定。
在收集时间序列数据时，必须遵循某些最佳实践，以确保数据质量和完整性。这包括定期校准传感器，以保持其准确性和可靠性。校准包括将传感器的读数与参考标准进行比较，并在必要时进行调整。
通过定期校准传感器，可以识别和纠正测量值中的任何漂移或不准确之处，确保收集到的数据准确可靠。
遵守数据隐私和安全协议在时间序列数据收集中也至关重要。根据所收集数据的性质，其处理和存储可能会涉及法律和道德方面的考虑。
例如，收集个人健康数据需要遵守隐私法规，例如美国的《健康保险流通与责任法案》(HIPAA)。实施适当的安全措施，例如加密和访问控制，有助于保护收集到的数据免遭未经授权的访问和潜在的泄露。
此外，建立明确的数据收集协议对于确保一致性并最大程度地减少记录观察结果中的任何潜在偏差至关重要。定义明确的协议概述了数据收集的程序和指南，包括采样频率、数据格式以及在数据收集过程中需要满足的任何特定条件或标准。
遵循标准化协议可确保以系统且无偏差的方式收集数据，从而实现准确的分析和解释。
某些时间序列数据库（如 Timescale）符合关键的安全标准，例如 SOC2 合规性，确保您的数据得到安全处理和保管。
最后， 对收集数据的妥善存储和备份是数据收集的另一个关键方面。时间序列数据可能会快速累积，尤其是在频繁收集时。因此，重要的是要有一个强大的数据存储系统。
这可能涉及使用基于云的存储解决方案，例如 Timescale（我们完全托管的云原生 PostgreSQL++ 解决方案）提供的解决方案，或使用专用服务器安全地存储数据（如果您要自行托管 TimescaleDB 数据库，它是 Timescale 的核心）。
此外，实施备份策略可确保即使在硬件故障或数据丢失的情况下，收集的时间序列数据也能保持完整并可访问。Timescale 使您可以专注于构建应用程序，而不是管理数据库，通过自动备份、升级和故障转移为您节省时间。了解我们时间序列云数据库中的高可用性是如何工作的。
