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周期性分析とは何ですか?


周期性分析は、周期的パターンのマイニング、つまり、時間に関連する系列データの繰り返しパターンの検索です。周期性分析は、いくつかの重要な領域で使用できます。たとえば、季節、潮汐、惑星の軌道、毎日の電力消費量、毎日の交通パターン、毎週のテレビ番組はすべて、特定の周期的なパターンを示します。

周期性分析は、時系列データに対して実装されます。これには、通常、等時間間隔(1時間ごと、1日ごと、1週間ごとなど)で測定される一連の値またはイベントが含まれます。また、値またはイベントが等しくない時間間隔で、またはいつでも発生する可能性がある他の時間関連のシーケンスデータに適用することもできます(オンライントランザクションなど)。さらに、分析する要素は、毎日の気温や消費電力の変動などの数値データ、または製品の購入やゲームの視聴などのカテゴリレコード(イベント)にすることができます。

周期的なパターンのマイニングの問題は、いくつかの観点から考えることができます。パターンのカバレッジに依存し、周期的なパターンを完全な周期的なパターンと部分的な周期的なパターンに分類できます-

完全な周期パターン は、すべての時点が時間に関連するシーケンスの周期的な動作に(正確にまたはほぼ)寄与するパターンです。たとえば、1年のすべての日が、その年の季節サイクルにほぼ寄与します。

部分的な周期パターン すべてではありませんが、一部の時点での時間関連シーケンスの周期的な動作を指定します。たとえば、Sandyは平日の朝7:00から7:30までニューヨークタイムズを読みますが、それ以外の時間帯の活動はあまり規則的ではありません。部分的な周期性は、完全な周期性よりも緩い形式の周期性であり、現実の世界でより一般的に発生します。

周期性の精度に基づいており、パターンは同期または非同期のいずれかになります。前者では、午後3時など、各「安定した」期間に比較的固定されたオフセットでイベントが発生する必要があります。毎日ですが、後者では、イベントがやや大まかに定義された期間で変動する可能性があります。

パターンは、データ値または期間内のオフセットに応じて、正確または近似のいずれかになります。たとえば、Sandyが複数の日の7:00に新聞を読み、他の日の7:10または7:15に新聞を読む場合、これは適切な周期的パターンです。


  1. シグニチャ分析ネットワークセキュリティとは何ですか?

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  2. 償却分析

    償却分析 この分析は、時折の操作が非常に遅い場合に使用されますが、非常に頻繁に実行される操作のほとんどは高速です。ハッシュテーブル、互いに素なセットなどの償却分析が必要なデータ構造 ハッシュテーブルでは、ほとんどの場合、検索時間の複雑さはO(1)ですが、O(n)操作を実行することもあります。ほとんどの場合、ハッシュテーブルで要素を検索または挿入する場合、タスクは一定時間かかりますが、衝突が発生すると、衝突を解決するためにO(n)回の操作が必要になります。 集計方法 総コストを見つけるために集計方法が使用されます。大量のデータを追加する場合は、この式で償却原価を見つける必要があります。