datarobot_ts_helpers：简化大规模时间序列建模

资源摘要信息:"ts_helpers_package:DataRobot AutoTS ts_helpers python软件包" DataRobot是一个自动化机器学习平台，它能够自动地构建和部署高质量的预测模型。DataRobot AutoTS（Auto Time Series）是DataRobot平台中专门用于时间序列分析和预测的模块。ts_helpers_package是为DataRobot AutoTS提供辅助功能的Python软件包，它由贾斯汀·斯旺斯堡、杰西·林和Jarred Bultema等作者创建。该软件包的目的是帮助数据科学家在进行大规模时间序列问题建模时能更高效地处理和分析数据。 在描述中提到，DataRobot平台可以通过图形用户界面（GUI）或者通过R或Python的建模API来进行时间序列建模。该平台能够处理最多一百万个序列的建模，并应用最先进的建模技术。然而，在处理大型或复杂的时间序列数据集时，可能会出现多种动机促使人们希望在多个DataRobot项目中对数据科学问题的不同方面进行建模。动机可能包括但不限于：对外部相似序列进行聚类分析，应用不同的数据操作或更正，整合不同的数据源，采用不同的差异化策略，应用不同的特征派生窗口，或者探究不同的预测距离范围。 ts_helpers_package软件包的作用就在于为这些需求提供辅助。它能够帮助用户将一个大规模且复杂的建模问题拆分成多个更小的部分，并独立地对每个部分进行建模。这样的处理方式可以提高模型的性能，并且更利于对数据进行详细分析和处理。例如，用户可能需要在多个项目中应用不同的特征工程策略，或者对不同的时间范围进行预测分析，这种情况下ts_helpers_package将非常有用。 该软件包的使用场景非常广泛，尤其适合那些需要处理大量时间序列数据，并且对时间序列分析的各个方面都有深入研究需求的用户。通过使用ts_helpers_package，数据科学家可以更快地搭建实验流程，更容易地管理和分析复杂的时间序列数据集。 从标签“JupyterNotebook”可以得知，ts_helpers_package软件包可能经常在Jupyter Notebook环境中使用。Jupyter Notebook是一个开源的Web应用程序，允许用户创建和共享包含代码、方程、可视化和文本的文档。对于数据科学家和分析师来说，Jupyter Notebook是进行数据分析和机器学习项目的一个非常流行的工具，因此与ts_helpers_package结合使用可以大大提升开发效率和工作流程的便捷性。 最后，从压缩包的文件名称列表“ts_helpers_package-master”可以推断，该软件包的源代码托管在某个代码托管平台上（如GitHub），并且用户可以通过克隆或者下载“master”分支的方式获取该软件包的最新版本及其相关资源。软件包的命名方式暗示着它可能拥有一个版本控制系统和持续集成（CI）的机制，确保软件包的维护和更新能够顺利进行。 在实践中，用户可能需要熟悉Python编程语言，了解DataRobot平台的使用，以及具备基本的时间序列分析知识，才能充分利用ts_helpers_package软件包的优势。此外，用户还应该关注该软件包是否拥有良好的文档和社区支持，以便在使用过程中遇到问题能够快速找到解决方案。