大数据和智能数据应用架构系列教程之：大数据与时间序列分析

作者：禅与计算机程序设计艺术

1.背景介绍

概述

随着互联网、移动互联网和物联网的发展，越来越多的企业和组织通过大数据技术为自己的业务和决策提供支持。然而，如何利用大数据的价值并实现有效的管理和运营，是一个非常复杂的话题。

本文将基于真实案例，从以下几个方面深入剖析大数据和时间序列分析相关的知识：

1. 数据产生背景介绍
2. 数据采集方式、处理方式及实时计算方式
3. 大数据分析中的数据特征、数据结构、数据挖掘、预测等技术细节
4. 大数据时间序列分析中的统计学基础、算法原理、模型及代码实现方法
5. 大数据时间序列分析在运维监控、产品推荐、风险控制、工业过程控制等领域的应用及实际案例。

大数据发展历史

数据量快速增长

随着人们生活水平的提高和经济的发展，传统的商业模式被打破，社会不断向线上、线下双重转型迁移。大数据作为新生事物，在社会生活中发挥了越来越重要的作用。2010年，谷歌推出搜索引擎Google Analytics，据称能够实时跟踪用户行为、整合海量的数据，为其带来巨大的商业价值。

2011年，雅虎宣布收购FaceBook，这标志着社交网络网站Facebook进入了大数据时代。Big Data还在快速扩张，而且呈现出爆炸性增长的态势。根据亚马逊网络服务(AWS)发布的一份报告显示，全球每天都产生超过100亿个数据，这些数据来自于各种源头，包括YouTube、Netflix、Amazon等互联网公司、移动应用、手机硬件、电子产品、照片、视频、医疗保健设备、工业设备、交通数据等。

数据类型多样

随着大数据的技术进步、数据的产生速度、数据收集形式