論文の概要: A Review of Open Source Software Tools for Time Series Analysis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.05195v1
• Date: Thu, 10 Mar 2022 07:12:20 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-03-12 00:07:46.381795
• Title: A Review of Open Source Software Tools for Time Series Analysis
• Title（参考訳）: 時系列解析のためのオープンソースソフトウェアツールのレビュー
• Authors: Yunus Parvej Faniband (1), Iskandar Ishak (2), Sadiq M.Sait (1) ((1) Office of Industrial Collaboration, King Fahd University of Petroleum & Minerals, Dhahran, Saudi Arabia (2) Faculty of Computer Science and Information Technology, Universiti Putra Malaysia, Serdang, Selangor Darul Ehsan, Malaysia)
• Abstract要約: 本稿では、アーキテクチャを備えた典型的な時系列分析(TSA)フレームワークについて述べ、TSAフレームワークの主な特徴を列挙する。 本稿では,60の時系列解析ツール,32の予測モジュール,21のパッケージの異常検出について検討した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Time series data is used in a wide range of real world applications. In a variety of domains , detailed analysis of time series data (via Forecasting and Anomaly Detection) leads to a better understanding of how events associated with a specific time instance behave. Time Series Analysis (TSA) is commonly performed with plots and traditional models. Machine Learning (ML) approaches , on the other hand , have seen an increase in the state of the art for Forecasting and Anomaly Detection because they provide comparable results when time and data constraints are met. A number of time series toolboxes are available that offer rich interfaces to specific model classes (ARIMA/filters , neural networks) or framework interfaces to isolated time series modelling tasks (forecasting , feature extraction , annotation , classification). Nonetheless , open source machine learning capabilities for time series remain limited , and existing libraries are frequently incompatible with one another. The goal of this paper is to provide a concise and user friendly overview of the most important open source tools for time series analysis. This article examines two related toolboxes (1) forecasting and (2) anomaly detection. This paper describes a typical Time Series Analysis (TSA) framework with an architecture and lists the main features of TSA framework. The tools are categorized based on the criteria of analysis tasks completed , data preparation methods employed , and evaluation methods for results generated. This paper presents quantitative analysis and discusses the current state of actively developed open source Time Series Analysis frameworks. Overall , this article considered 60 time series analysis tools , and 32 of which provided forecasting modules , and 21 packages included anomaly detection.
• Abstract（参考訳）: 時系列データは、幅広い現実世界のアプリケーションで使われている。 さまざまなドメインにおいて、時系列データの詳細な分析(予測と異常検出)は、特定の時間インスタンスに関連するイベントがどのように振る舞うかをよりよく理解する。 時系列分析(TSA)はプロットや伝統的なモデルで一般的に行われている。 一方、機械学習(ML)アプローチは、時間とデータ制約が満たされた場合に同等の結果を提供するため、予測と異常検出のための技術の現状が増加している。 特定のモデルクラス(ARIMA/フィルタ、ニューラルネットワーク)や、独立した時系列モデリングタスク(予測、特徴抽出、アノテーション、分類)に対するフレームワークインターフェースにリッチなインターフェースを提供する時系列ツールボックスが多数用意されている。 それでも、時系列のオープンソースの機械学習機能は限定的であり、既存のライブラリは互いに互換性がないことが多い。 本論文の目的は,時系列解析において最も重要なオープンソースツールの簡潔かつユーザフレンドリな概要を提供することである。 本稿では,(1)予測と(2)異常検出の2つの関連ツールボックスについて検討する。 本稿では、アーキテクチャを備えた典型的な時系列分析(TSA)フレームワークを説明し、TSAフレームワークの主な特徴を列挙する。 ツールは、完了した分析タスクの基準、使用するデータ作成方法、結果の評価方法に基づいて分類される。 本稿では,オープンソースの時系列分析フレームワークであるTime Series Analysisの定量的解析と現状について論じる。 全体としては、60の時系列分析ツール、32の予測モジュール、21のパッケージに異常検出が含まれた。

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