pg_stl: анализ временных рядов прямо в PostgreSQL, без выгрузки данных

[ptr128]

Во-первых, подобные функции безусловно полезны. Посему большое спасибо за публикацию на github.

Во-вторых, возможности, которые они предоставляют весьма ограничены. Например, без фильтра Калмана восстанавливать пропуски во временных рядах весьма проблематично.

Если вы работаете с временными рядами в PostgreSQL, скорее всего сталкивались с необходимостью в выгрузке данных в Python, а потом как-то возвращали результат обратно.

А вот от этого я отказался в пользу хранимых процедур на R (plr)

В принципе, тоже самое можно было делать и на plpython, но для моих задач R оказался удобней. В первую очередь, потому что тогда аналогов auto.arima из пакета forecast в Python просто не было, а фильтр Калмана я использовал именно в сочетании с ARIMA.

[nadyaloseva]

добрый день, большое спасибо!)

ваши замечания правда корректны, на данный момент это первый вариант расширения, поэтому функции имеют упрощенный вид

хочется собрать обратную связь и определиться с дальнейшим развитием)