📊 时间序列分析实战教程

时间序列分析是数据分析领域的重要分支，常用于预测未来趋势、识别周期性模式等场景。以下是核心内容与实践步骤：

🧠 理论基础

1. 定义：按时间顺序排列的数据点集合（如股票价格、天气数据）
2. 核心特征：
   • 趋势（Trend）：长期变化方向
   • 季节性（Seasonality）：周期性波动
   • 随机性（Randomness）：不可预测的波动
3. 常用方法：
   • 移动平均法（Moving Average）
   • 指数平滑法（Exponential Smoothing）
   • ARIMA 模型
   • Prophet 库

🛠️ 实践步骤

1. 数据收集与清洗
2. 特征工程
   • 分割训练集/测试集
   • 添加滞后特征（滞后变量）
   • 处理缺失值（缺失数据）
3. 模型构建与训练
4. 预测与评估
   • 使用 MAE/RMSE 等指标评估效果
   • 可视化预测结果与实际值对比

📜 示例代码（Python）

import pandas as pd
from statsmodels.tsa.arima.model import ARIMA

# 加载数据（示例为月度销售额）
data = pd.read_csv("sales_data.csv", index_col="date", parse_dates=True)

# 拆分训练集与测试集
train = data[:int(0.8*len(data))]
test = data[int(0.8*len(data)):]

# 构建ARIMA模型
model = ARIMA(train, order=(5,1,0))  # (p,d,q) 参数
results = model.fit()

# 预测未来30天
forecast = results.forecast(steps=30)

# 可视化结果
forecast.plot(label="预测值")
test.plot(label="实际值")

📚 扩展阅读

• 时间序列预测：从基础到进阶
• Python 数据可视化最佳实践
• 机器学习模型优化指南

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