我是大魔王哈哈
2020-08-13 阅读量: 1043
数据量上TB以后，传统的数据集性能达到了瓶颈，只能靠扩充硬件来完成很多数据仓库的查询，而且查询速度慢 如果多人共用的话很更慢 ，垂直扩展硬件是有局限性的
，这时我们就会考虑开始使用大数据技术hadoop，hadoop系统的好处可以线性增加机器，而且是廉价的机器，成本很低，也能完成传统数据仓库的查询和统计，费用低，硬件便宜
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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