超过10000条数据的时间序列数据集有哪些

以下是一些超过10000条数据的时间序列数据集的示例：

1. Yahoo 集合 - 包含各种类型的时间序列数据，例如股票价格、气象数据、网络流量等，共计数十亿条数据。

2. Numenta Anomaly Benchmark (NAB) - 包含超过50个数据集的时间序列数据，用于检测异常值。

3. PhysioNet - 包含生物医学信号数据集，例如心电图、脑电图、呼吸信号等。

4. M4 Competition - 一个广泛使用的时间序列预测竞赛数据集，包含超过100000个时间序列数据。

5. Traffic4cast - 包含城市交通流量数据的数据集，用于交通预测和规划。

6. Human Activity Recognition Using Smartphones - 包含使用智能手机收集的人体活动数据集。

7. UCR Time Series Archive - 包含超过120个时间序列数据集，用于分类和聚类任务。

这些数据集提供了许多有用的时间序列数据，可以用于各种数据分析和机器学习任务。