Une série temporelle est une séquence de valeurs de données mesurée à des moments successifs, mais pas nécessairement réguliers. La bibliothèque de séries temporelles vous permet d'effectuer diverses opérations principales sur des données de série temporelle, notamment une segmentation, une prévision, des jointures, des transformations et des réductions.

La bibliothèque prend en charge divers types de séries temporelles, y compris les types numériques, catégoriels et de tableaux. Voici quelques exemples de données de séries temporelles :

• Cours d'action et volumes d'échange
• Données Clickstream
• Données d'électrocardiogramme (ECG)
• Données de température ou sismographiques
• Mesures des performances réseau
• Journaux réseau
• Consommation électrique relevée par un compteur intelligent et communiquée via un flux de données IoT (Internet of Things)

Une entrée dans une série temporelle est appelée observation. Chaque observation comprend une graduation temporelle, un entier 64 bits qui indique le moment où l'observation a été faite et les données enregistrées pour cette observation. Les données enregistrées peuvent être numériques (par exemple, une température ou le cours d'une action) ou catégorielles (par exemple, une zone géographique). Une série temporelle peut éventuellement être associée à un système de référence temporel (TRS), qui définit la granularité de chaque graduation temporelle et l'heure de début.

La bibliothèque de séries temporelles est écrite en Python uniquement.