原文链接: https://juejin.cn/post/6844903585742848013
github项目: https://github.com/scarlettgin/cyclical_series_predict
1、背景
公司平台上有不同的api,供内部或外部调用,这些api承担着不同的功能,如查询账号、发版、抢红包等等。日志会记录下每分钟某api被访问了多少次,即一个api每天会有1440条记录(1440分钟),将每天的数据连起来观察,有点类似于股票走势的意思。我想通过前N天的历史数据预测出第N+1天的流量访问情况,预测值即作为合理参考,供新一天与真实值做实时对比。当真实流量跟预测值有较大出入,则认为有异常访问,触发报警。
2、数据探索
我放了一份样例数据在data文件夹下,看一下数据大小和结构
data = pd.read_csv(filename)
print('size: ',data.shape)
print(data.head())






