時間序列分解和異常檢測方法應用案例

我們最近有一個很棒的機會與一位偉大的客戶合作，要求Business Science構建一個適合他們需求的開源異常檢測算法。業務目標是準確地檢測各種營銷數據的異常情況，這些數據包括跨多個客戶和Web源跨越數千個時間序列的網站操作和營銷反饋。輸入anomalize：一個整潔的異常檢測算法，該算法基於時間（建立在之上tibbletime）並可從一個到多個時間序列進行擴展！我們非常高興能夠爲其他人提供這個

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