Apakah teknik analisis siri masa dalam Python?

Dengan peningkatan jumlah data, teknologi analisis siri masa telah menjadi bahagian penting dalam analisis dan ramalan data. Analisis siri masa boleh mendedahkan corak dan arah aliran dalam data, dan arah aliran boleh diramalkan. Python ialah bahasa pengaturcaraan yang digunakan secara meluas yang juga boleh digunakan untuk melakukan analisis siri masa. Dalam artikel ini, kami akan memperkenalkan secara ringkas teknik analisis siri masa dalam Python.

Analisis siri masa dalam Python terbahagi terutamanya kepada aspek berikut:

1. Membaca dan membersihkan data

Sebelum melaksanakan analisis siri masa, data perlu dibaca, dibersihkan dan diproses terlebih dahulu. Dalam Python, anda boleh menggunakan fungsi read_csv() dalam pustaka panda untuk membaca fail csv dan menggunakan fungsi dropna() untuk mengalih keluar nilai yang hilang. Selain itu, pembersihan dan pemprosesan data juga boleh diselesaikan menggunakan fungsi panda lain dan perpustakaan numpy.

2. Visualisasi siri masa

Visualisasi boleh membantu kami memahami data dengan lebih baik. Dalam Python, modul matplotlib dan seaborn boleh digunakan untuk melukis carta siri masa, seperti carta garis, plot serakan dan histogram. Selain itu, anda boleh menggunakan plot siri masa untuk menggambarkan arah aliran, kemusim dan keberkalaan.

3. Ujian Kestabilan

Kestabilan ialah salah satu konsep asas analisis siri masa. Analisis dan ramalan hanya boleh dilakukan jika siri masa adalah pegun. Dalam Python, anda boleh menggunakan alat ujian pegun, seperti ujian Augmented Dickey-Fuller (ADF), ujian Kwiatkowski-Phillips-Schmidt-Shin (KPSS), dsb., untuk menguji pegun siri masa.

4. Penguraian siri masa

Siri masa biasanya mengandungi komponen aliran, bermusim dan turun naik rawak. Menggunakan teknik penguraian dalam Python anda boleh menguraikan siri masa ke dalam komponen asas ini dan menganalisis setiap komponen. Teknik penguraian yang biasa digunakan termasuk penguraian STL, penguraian Holt-Winters, dsb.

5. Model purata bergerak autoregresif

Model purata bergerak bersepadu (ARIMA) autoregresif ialah salah satu model yang paling biasa digunakan dalam analisis siri masa . Model ARIMA boleh muat dan meramalkan siri masa. Dalam Python, anda boleh menggunakan model statistik dan model ARIMA untuk pemasangan dan ramalan.

6. Model Purata Pergerakan Autoregresif Bermusim

Dalam beberapa siri masa, akan terdapat perubahan bermusim, dalam hal ini adalah perlu untuk menggunakan Model Purata Pergerakan Autoregresif Bermusim (Bermusim Model Purata Pergerakan Autoregresif) Purata pergerakan bersepadu autoregresif (SARIMA). SARIMA ialah lanjutan daripada model ARIMA dan boleh digunakan untuk memproses siri masa dengan bermusim. Dalam Python, anda boleh menggunakan model statistik dan model SARIMAX untuk pemasangan dan ramalan.

7. Rangkaian ingatan jangka pendek yang panjang

Selain model siri masa tradisional, model pembelajaran mendalam juga boleh digunakan untuk ramalan siri masa. Antaranya, Memori Jangka Pendek Panjang (LSTM) ialah rangkaian saraf berulang yang digunakan untuk memproses data siri masa, yang boleh mengendalikan kebergantungan dan bunyi bising jangka panjang dengan lebih baik. Dalam Python, anda boleh menggunakan model keras dan LSTM untuk ramalan siri masa.

Ringkasnya, teknologi analisis siri masa dalam Python meliputi pembacaan data, pembersihan dan prapemprosesan, visualisasi siri masa, ujian pegun, penguraian siri masa, model ARIMA, model SARIMA dan model pembelajaran mendalam, dsb. Teknologi ini boleh membantu kami memahami data dengan lebih baik dan membuat ramalan dan keputusan yang lebih tepat.

Atas ialah kandungan terperinci Apakah teknik analisis siri masa dalam Python?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!