twitter的AnomalyDetection  官网效果图如下:

尝试写了下面这个R程序:

  1. get_specify_df <- function(start_ts,stop_ts,category='totaluploadspeed'){
  2. library(httr)
  3. library(rlist)
  4. library(jsonlite)
  5.  
  6. base <- "http://8.8.8.8/serverdata/chartobjects?type=dcache_charge&unit=m&begin_time="
  7. url <- paste(base,start_ts,'&end_time=',stop_ts,sep="")
  8. response <-GET(url)
  9. result <- fromJSON(content(response, as="text",encoding='utf-8'))
  10. if(1 == result$status)
  11. {
  12. # Fix here in the future...
  13. # specify_df <- list.stack(list.select(result$result,result$result$datetime,result$result$category))
  14. specify_df <- list.stack(list.select(result$result,result$result$datetime,result$result$'totaluploadspeed'))
  15. return(specify_df)
  16. }
  17. return(NULL)
  18. }
  19.  
  20. specify_df <- get_specify_df('153386640','1533870000','totaluploadspeed')
  21.  
  22. library(AnomalyDetection)
  23. data(specify_df)
  24. res = AnomalyDetectionTs(specify_df, max_anoms=0.02, direction='both', plot=TRUE)
  25. res$plot

想利用Twitter开源的这个异常检测模块,但是遇到的问题很多,R语言本身可参考资料不多,并且目前貌似已经没人维护了...

所以暂时不想把过多的时间放在这上面,还是改用Python吧...

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