时序大数据分析产品比较
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简述信息一览：
工业互联网时代,我们为什么需要时序数据库TrendDB?
朗坤作为工业互联网领域的佼佼者，认为时序数据库是工业互联网平台中不可或缺的一部分。朗坤自主研发的时序数据库TrendDB，具备高可靠、高性能、可扩展和可开发等优势，能够与工业互联网平台其他组件无缝整合，有力推动工业互联网生态的发展。
监控系统为什么***用时间序列数据库
***用思极有容时序数据库，可将典型的物联网、车联网、工业互联网大数据平台的整体成本降至现有的1/5。同样的硬件资源，思极有容时序数据库能将系统处理能力和容量增加五倍以上。
在大数据系统中，时间关联的数据（如日志、用户行为）被广泛存储，为了理解历史规律和预测未来趋势，时间序列数据库应运而生。这类数据库专门设计用于处理随时间变化的数据，通过优化存储和查询性能，满足业务对数据时间关联性的需求。
时间序列数据库指主要用于处理带时间标签（按照时间的顺序变化，即时间序列化）的数据，带时间标签的数据也称为时间序列数据。
全面控制：TC通常提供全面的控制功能，包括数据传输、监控和管理等各个方面。 集成度高：在一些系统中，TC能够提供集成的解决方案，帮助用户更方便地管理和控制多个任务。TS的优势： 时间序列处理专长：TS专门用于处理时间序列数据，能够高效地处理大量的时序数据，尤其在分析和预测方面表现优秀。
Prometheus是一个强大的监控系统，其核心是时间序列数据的管理。它***用自定义格式存储在本地硬盘上，数据以每两小时为周期分块，每个块包含chunk文件、元数据和索引。内存中实时缓存***集数据，当系统故障时，WAL机制确保数据安全，便于恢复。
综合使用时序数据与截面数据能解决多重共线性吗?
时序数据与截面数据能解决多重共线性 请参考下面时序数据库***。
对某个统计指数在不同时期进行观测，将得到的数据按时间先后次序进行排列，这样得到的统计数据称为时间序列数据。每月的销售额、每季度的进口额、每年末的存款余额等都是时间序列数据。与此不同，若某个指标在不同的个体上进行观测，则得到该指标的一组横截面数据。
DRM的训练损失函数设计是文章的亮点之一，旨在优化模型生成风险因子的横截面解释能力、自相关性以及避免多重共线性问题。数据集由CNE5风险因子和每日股票收益率序列构成，通过数据合并形成了模型输入。在模型评估方面，作者展示了三种评估方式：横截面解释能力评估、R-squared评估以及生成因子的自相关系数评估。
但是，由于解释变量之间存在一定程度的共线性，这一要求显然不能满足。所以，两种情况下的 的估计结果不相同。⒋（9分）投资函数模型为一完备的联立方程计量经济模型中的一个方程，模型系统包含的内生变量为C（居民消费总额）、I（投资总额）和Y（国内生产总值），先决变量为 （***消费）、和 。样本容量为 。
与时序数据相比较，其区别在与组成数据列的各个数据的排列标准不同，时序数据是按时间顺序排列的，横截面数据是按照统计单位排列的。因此，横截面数据不要求统计对象及其范围相同，但要求统计的时间相同。也就是说必须是同一时间截面上的数据。
一种观察性研究，其分析从特定群体或代表性子集收集的数据时间点，即横截面数据。横截面数据，计量经济学专用名词。横截面数据是在同一时间，不同统计单位相同统计指标组成的数据列。
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