基于统计显著性检验，秒速定位时序数据的异常点。
支持直接读取 MySQL、PostgreSQL 等关系型数据库或本地 CSV 文件。
纯 Python 实现，命令行即用，轻松嵌入现有数据管道。
“使用 Apache Otava 后，我们能够在几分钟内定位运营数据的异常波动，大幅提升了故障响应速度。工具的轻量级和高度可扩展性让我们在多个项目中快速复用。”
Apache Otava 是专为数据科学家、运维工程师以及业务分析师设计的时序数据显著性检测工具。它基于 Python 开发，提供命令行界面，能够快速读取 MySQL、PostgreSQL、SQLite 等数据库中的时间序列数据，或直接加载本地 CSV 文件进行分析。
通过 Otava，用户可以利用统计学方法（如 t 检验、Mann‑Whitney U 检验）自动发现数据中的显著性变化，帮助企业在业务波动、系统异常或数据漂移时及时预警。无论是监控业务关键指标（KPI）还是追踪 IoT 传感器数据，Otava 都能提供可靠的结果。
关键字：Apache Otava、时序数据检测、Python 命令行工具、统计显著性、时间序列分析、CSV 数据处理、数据库时序分析、异常检测、数据驱动决策。