日本語 での 時系列 の使用例とその 中国語 への翻訳
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新規オフィス賃料インデックスの時系列決定要因分析」、日本不動産学会誌、第20巻3号、131-141、2007年2月（共著者：竹下俊彦）。
新规办公室租金指数的时系列决定因素分析”《日本房地产学会杂志》第20卷3号、131-141、2007年2月（合著者：竹下俊彦）.猫の飼育頭数については、人口のような長期的な時系列データがないので断言はできないが、「子供の人数」と「猫の飼育頭数」の差が縮まっているのは間違いなさそうだ。
有关猫的饲养数，没有象人口统计那样的按时间序列长期收集的数据，故无法断言，但似乎可以确定的是，“孩童人数”与“猫的饲养数”的差距正在逐渐缩小。なお、上記した方法及び装置において説明した処理は、記載の順に従って時系列に実行されるのみならず、処理を実行する装置の処理能力あるいは必要に応じて並列的にあるいは個別に実行されるとしてもよい。
在上述装置以及方法中说明的处理不仅按照记载的顺序时序地执行，也可以根据执行处理的装置的处理能力或根据需要而并行地或者单独执行。DatapythDataAnalysisinPythonusingPandasandNumpy14hoursパンダは、構造化された(表形式、多次元、潜在的に異種)と時系列データを操作するためのデータ構造を提供するPythonパッケージです。
DatapythDataAnalysisinPythonusingPandasandNumpy14小时Pandas是一个Python包，它提供了用于处理结构化（表格式，多维，可能异构）和时间序列数据的数据结构。例えば、気象データは時系列であるが、POIは空間における点データであり、道路は空間図のデータで、人の移動は軌跡データ（時間＋空間）、交通流量はデータ流、ソーシャルネットワークのユーザーが発する情報は文書又は画像データである。
例如：气象是时序数据，兴趣点是空间点数据，道路是空间图数据，人的移动是轨迹数据（时间+空间），交通流量是流数据，社交网络上用户发布的信息是文本或图像数据。たとえば、母集団と比較して通常とは異なる挙動をしているユーザーや、異常なDNSトラフィック、ロンドン市街地での異常な渋滞を見つけたかったら、高度なジョブ設定を使用して、Elasticsearchに格納された任意の時系列データを柔軟に分析することができます。
比如，如果想查找与人群相比有异常行为的用户、异常的DNS流量或者伦敦道路上的交通拥堵，高级作业提供了一种灵活的方式，来分析Elasticsearch中的任何时间序列数据。同書は、RIETIの研究プロジェクト「為替レートのパススルーに関する研究」（2011〜2013、2013〜2015）の研究成果をまとめた書籍であり、「これまで『円の国際化』が試みられてきたにもかかわらず、なぜ日本企業には円建て取引が広がらないのか」という謎について、企業のインタビュー調査とアンケート調査の詳細な分析から、日本企業の為替戦略の合理性と時系列変化を実証的に明らかにしたものです。
该书归纳了RIETI“关于汇率转嫁的研究”（2011-2013、2013-2015）研究课题的研究成果，就“尽管一直以来开展了‘日元国际化'的尝试，日元结算为什么无法在日本企业之间得以推广”这一问题，通过对企业的访问调查和问卷调查进行细致的分析，从实证上阐明日本企业外汇战略的合理性与时序变化。出現形態は千差万別で定説が無く[1]普遍的な認定基準が無い概念であった[2]。しかし、微少地震観測態勢の充実により得られた均質な地震カタログデータを対象に統計的手法を用いることが可能となった。例えばWiemerandWyss(1994)は、地震活動の変化量を標準偏差で規格化したZ値というパラメーターを使って時系列グラフや静穏化マップを空間的に描き出す手法を提唱[3]し、1994年以降はその手法を利用する研究者が増えている[2][4]。
出现的形式是千差万别的，没有理论，也没有普遍的认可标准。[1][2]然而，通过微小地震观测姿势获得的均匀地震目录数据，便可以使用统计学方法。例如，Wiemer和Wyss（1994）提出了一种使用称为Z值的参数空间描述时间序列图和静态图的方法，该参数标准化了地震活动变化的偏差[3]并且自1994年以来使用该方法的研究人员数量正在增加[2][4].以前の時系列。
変換時系列と予測。
时间序列与预测.時系列順の検索。
时间序列的搜索.非線形時系列の統計解析。
非线性时间序列的统计分析。LSTMによる時系列データ予測。
LSTM预测物联网时间序列数据.日射量時系列データツールは。
太阳能时间序列工具.第７章長期記憶時系列モデル。
第14章长期记忆时间序列.時系列モデル（1）：自己回帰モデル。
定態時間序列I：自我迴歸模型.スレッドを時系列で見ることができます。
你可以在暂停期间看一下LCK。図２西日本の夏（６～８月）平均気温平年差時系列。
圖1北半球夏季(6-8月)平均表面氣溫的時間序列.このような接近方法を時系列分析（timeseriesanalysis）という。
这一过程就是时间序列分析(TimeSeriesAnalysis)。特に、数表および時系列データを操作するためのデータ構造と演算を提供します。
特别是，它提供了用于操作数值表和时间序列的数据结构和操作。
