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在流量分析场景中,我们通常需要处理时间序列数据来评估网络资源的使用情况。这个任务涉及从特定格式的文件中读取两列关键数据:时间戳和对应的流量值,最终目标是生成基于时间变化的带宽使用报告。
典型的分析流程会首先解析文本文件,将时间列转换为可计算的格式(如Unix时间戳或datetime对象),同时确保流量值的数值类型正确。时间序列分析的核心在于发现流量模式,比如识别高峰时段或周期性波动。
对于回程计划的应用,系统需要计算特定时段(如返程高峰)的带宽需求。这可能涉及滑动窗口统计、流量预测算法等处理,最终输出时段与推荐带宽的对应关系。这类分析对网络资源规划具有重要意义,能帮助运营商优化带宽分配策略。