ts_anomaly_filter

通过自定义的异常模式对异常检测结果进行筛选，高效定位异常曲线。

ts_predicate_simple

通过默认参数完成数据建模，进行数据预测与异常点检测。

ts_predicate_ar

通过自回归模型完成数据建模，进行数据预测与异常点检测。

ts_predicate_arima

对具有周期性的时序数据进行准确预测。

ts_regression_predict

基于定义的异常模式过滤异常检测结果，有助于快速找出异常曲线。

ts_density_cluster

使用密度聚类方法聚类多条时序曲线。

ts_hierarchical_cluster

使用层次聚类方法聚类多条时序曲线。

ts_similar_instance

查找与指定时序曲线相似的时序曲线。

anomaly_compare

对比目标观测对象在两个时间段的差异程度。

ts_threshold_recommendation

对历史时序数据进行聚类分析，快速从历史数据中找到正常数据的分布情况。

pattern_diff

根据给定的字段样本和判断条件，分析影响该条件划定的差异模式集合。