在进行大数据分析中，时间序列始终是无法绕过的概念。
我最开始接触是的指标这个概念，后来发现所有指标都保存在时间序列数据库中，我还纳闷，为什么不用一般的数据库呢？不过我看大家都没问，估计大家都已经有了共识，我也不敢问。
后来发现，在做类似与时间相关的曲线图的时候，时间序列数据库是主力数据源，我想这可能就是采用它的原因之一。
随着数据的逐年增加，用户提出一个新的需求，就是可以将以秒级采集的数据，聚合到分钟级，甚至是小时级，因为算法对于秒价的数据做计算太慢了，并且存在过度拟合的风险。从这个需求我也理解到了，数据嗯不同颗粒度是有不同的价值的，不是越低越好。
不过聚合的事情做的不是很顺利，除了技术本身的复杂性和数据量太大导致的性能问题外，整个需求没有处于闭环，也就是产生的时间序列始终无法有效检测。数据用户往往是在数据产生后很久，用算法计算后失败，然后对时间序列提出异议，或者产生的数据并无反馈，就导致了这个重要的工作没有起到它的作用。
时间序列数据对趋势预测算法的重要性，目前看怎么说都不为过。
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