时间序列基本任务

单指标时序预测任务：给定某一个指标的历史变化情况，预测其在未来一段时间内的变化。
多指标时序预测任务：给定某几个指标的历史变化情况，预测其在未来一段时间内的变化。该任务与单指标时序预测任务的区别在于，几个指标之间不一定相互独立，而是存在某种影响。
时序异常检测任务：从正常的时间序列中识别不正常的事件或行为的过程。可以从历史数据中检测，也可以基于时序预测对尚未发生的异常做出预警。
时序指标聚类：将变化趋势类似的时序指标归至同一类别。在实际运维工作中，面对的指标可能成百上千，分别对其进行分析，工作量太大，可以在聚类的基础上再做建模分析。
指标关联分析：即分析指标A是否会对指标B有影响，以及有什么样的影响（正向/负向、先后关系、多少时间步后造成影响等等）。