python时间序列分析2018/12/7 python时序数据分析-以示例说玥-geek精神-博客园 1.均值 X staticnary series Non-stationary serles Ⅹ是时序数捱的值,t是时间。可以看到左图,数据的均值对于时间轴来说是常量,即数据的均值 不是时间的函数所有它是稳定的;右图随着时间的推移,数捱的值整体趋势是增加的,所有均 值是时间的函数,数据具有趋势,所以是非稳定的 2.方差 X tationary series Non-Stationary ser

分解数据：时间序列稳定化测试方法：测试序列稳定性：看以看到整体的序列并没有到达稳定性要求，要将时间序列转为平稳序列，有如下几种方法：DeflationbyCPILogarithmic（取对数）FirstDifference（一阶差分）SeasonalDifference（季节差分）SeasonalAdjustment这里会尝试取对数、一阶查分、季节差分三种方法，先进行一阶差分，去除增长趋势后检测稳定性：可以看到图形上看上去变稳定了，但p-value的并没有小于0.05。再来看看12阶查分（即季节

pmdarima Pmdarima（最初为pyramid-arima ，表示“ py” +“ arima”）是一个统计库，旨在填补Python时间序列分析功能中的空白。 这包括： 相当于R的功能 平稳性和季节性统计检验的集合 时间序列实用程序，例如微分和逆微分 大量内生和外生的变形器和特征器，包括Box-Cox和Fourier转换 季节性时间序列分解 交叉验证实用程序 丰富的内置时间序列数据集，用于原型制作和示例 Scikit学习式管道可整合您的估算器并促进生产 Pmdarima在内部隐藏了

分解数据： 时间序列稳定化 测试方法： 测试序列稳定性： 看以看到整体的序列并没有到达稳定性要求，要将时间序列转为平稳序列，有如下几种方法：DeflationbyCPI Logarithmic（取对数）

简介： 　　ARIMA模型：（英语：Autoregressive Integrated Moving Average model），差分整合移动平均自回归模型，又称整合移动平均自回归模型（移动也可称作滑动），是时间序列预测分析方法之一。AR是“自回归”，p为自回归项数；MA为“滑动平均”，q为滑动平均项数，d为使之成为平稳序列所做的差分次数（阶数）。 　　 　　由于毕业论文要涉及到时间序列的数据（商品的销量）进行建模与分析，主要是对时间序列的数据进行预测，在对数据进行简单的散点图观察时，发现数据