gracejpw1117
2020-07-08 阅读量: 782
大规模的数据往往无法通过一次或一个时间段计算完成，
比如我需要统计今年的总收入。那我们不希望把计算压力都集中在最后，要统计数据的时候才把全年数据进行计算。
我们要把计算压力分摊开，比如我们如果能提前把每个月的数据计算好，统计年的时候一加就可以了。要用月度或者周数据时候，就把每日算好的数据进行汇总。
所以作为离线数据我们计算的单位周期是日。
也就是每日进行一次计算，这样当日用户可以查看到截至前一日的数据的计算结果。
时间序列回归模型是用于分析时间序列数据的一种模型，主要用于探索数据之间的动态关系和时序特征。以下是时间序列回归模型的主要步骤和要点：1. **数据收集和准备**：首先需要收集时间序列数据，并进行数据清洗和准备工作，包括处理缺失值、异常值和平稳性检验等。2. **建立模型**：确定时间序列回归模型的形式，根据数据特点选择适当的模型，如自回归模型（AR）、滑动平均模型（MA）、自回归滑动平均模型（AR
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