时间序列分析是数据分析的重要分支，常用于股票预测、天气建模、销售趋势等场景。以下是Python实现的核心方法与资源：

基础概念入门

  • 时间序列定义：按时间顺序排列的数据点集合（如：[2023-01, 2023-02, ...]）
  • 关键指标：趋势（Trend）、季节性（Seasonality）、周期性（Cyclicality）、残差（Residual）
  • 分析目标：预测未来值/识别模式/异常检测

常用库推荐

库名称 功能亮点 官方文档
Pandas 数据处理与可视化基础 /python_tutorials/pandas_basics
Statsmodels 传统统计模型（ARIMA、SARIMA等） /python_tutorials/statsmodels
Prophet Facebook开发的自动预测工具 /python_tutorials/prophet
Scikit-learn 机器学习时间序列预测 /python_tutorials/scikit_learn

实战案例演示

  1. 数据加载 
    import pandas as pd
data = pd.read_csv("sales_data.csv", parse_dates=["date"], index_col="date")
  2. 可视化分析
    时间序列趋势图
  3. 模型构建
    • 使用statsmodels的SARIMAX模型
    • 应用Prophet的季节性分解
    • 尝试scikit-learn的随机森林预测

扩展学习路径

附：时间序列分析流程图

时间序列分析流程图