https://github.com/lilihongjava/prophet_demo/tree/master/seasonality_holiday_effects__regressors
Statsmodels库是Python中一个强大的统计分析库，包含假设检验、回归分析、时间序列分析等功能，能够很好的和Numpy和Pandas等库结合起来，提高工作效率。
本文介绍了用Python进行时间序列分解的不同方法，以及如何在Python中进行时间序列预测的一些基本方法和示例。
去年我们整理了一些用于处理时间序列数据的Python库，现在已经是2022年了，我们看看又有什么新的推荐
假设要解决一个时序问题：根据过往两年的数据（2012 年 8 月至 2014 年 8月），需要用这些数据预测接下来 7 个月的乘客数量。
用于R语言的多层感知器（MLP）和极限学习机（ELM）进行时间序列预测。请注意，由于神经网络无法利用GPU处理，因此大型网络的训练速度往往很慢。与现有神经网络实现的不同之处在于，R可以自动设计具有合理预测性能的网络。这增加了神经网络的鲁棒性，但也有助于减少训练时间。
时间序列分解是一种技术，它将时间序列分解为几个部分，每个部分代表一个潜在的模式类别、趋势、季节性和噪声。在本教程中，我们将向您展示如何使用Python自动分解时间序列。
1、序列的均值(mean)不应该是时间的函数(意思是不应该随时间变化)，而应该是一个常数。下面的左图满足这个条件，而右图的均值受时间的变化影响。
大多数时间序列可以分解为不同的组件，在本文中，我将讨论这些不同的组件是什么，如何获取它们以及如何使用 Python 进行时间序列分解。
对于任何业务而言，基于时间进行分析都是至关重要的。库存量应该保持在多少？你希望商店的客流量是多少？多少人会乘坐飞机旅游？类似这样待解决的问题都是重要的时间序列问题。
时间序列预测是数据科学和机器学习领域中极其重要的应用场景，广泛运用于金融、能源、零售等众多行业，对于企业来说具有重大价值。随着数据获取能力的提升和机器学习模型的不断进化，时间序列预测技术也日趋丰富和成熟。
时间序列为预测未来数据提供了方法。根据先前的值，时间序列可用于预测经济，天气的趋势。时间序列数据的特定属性意味着通常需要专门的统计方法 （ 点击文末“阅读原文”获取完整代码数据 ） 。
时间序列为预测未来数据提供了方法。根据先前的值，时间序列可用于预测经济，天气的趋势。时间序列数据的特定属性意味着通常需要专门的统计方法
用于R语言的多层感知器（MLP）和极限学习机（ELM）进行时间序列预测。请注意，由于神经网络无法利用GPU处理，因此大型网络的训练速度往往很慢（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。
时间序列数据在许多领域中都是常见的，包括金融、气象、股票市场等。通过可视化这些时间序列数据，我们可以更直观地理解数据的趋势、周期性和异常情况。Python提供了许多强大的可视化库，如Matplotlib、Seaborn和Plotly，可以帮助我们创建漂亮的时间序列图表。本文将介绍如何使用这些库来可视化时间序列数据。
AR模型（自回归模型），是统计上一种处理时间序列的方法，用同一变数例如x的之前各期，亦即x1至xt-1来预测本期xt的表现，并假设它们为一线性关系。因为这是从回归分析中的线性回归发展而来，只是不用x预测y，而是用x预测 x（自己）；所以叫做自回归。
时间序列为预测未来数据提供了方法。根据先前的值，时间序列可用于预测经济，天气的趋势。时间序列数据的特定属性意味着通常需要专门的统计方法。
AI 科技评论按：这篇文章来自 Automattic 的数据科学家 Carly Stambaugh，她研究了一个看似简单的问题：分析序列数据中的季节性。「季节性」说起来很简单，但是真的分析的时候，你要如何知道你分析出的季节性是切实存在的呢？雷锋网 AI 科技评论全文编译如下。
时间序列是一系列按时间顺序排列的观测数据。数据序列可以是等间隔的，具有特定频率，也可以是不规则间隔的，比如电话通话记录。
束开亮，携程大市场部BI团队，负责数据分析与挖掘。同济应用数学硕士，金融数学方向，法国统计学工程师，主修风险管理与金融工程。
时间序列预测就是利用过去一段时间的数据来预测未来一段时间内的信息，包括连续型预测（数值预测，范围估计）与离散型预测（事件预测）等，具有非常高的商业价值。
在时间序列分析中，我们经常通过对过去的理解来预测未来。为了使这个过程成功，我们必须彻底了解我们的时间序列，找到这个时间序列中包含的信息。
标识符的第一个字符必须是字母，下划线（_）；其后的字符可以是字母、下划线或数字。一些特殊的名称，作为python语言的保留关键字，不能作为标识符以双下划线开始和结束的名称通常具有特殊的含义。例如__init__为类的构造函数，一般应避免使用
时间序列是指同一种现象在不同时间上的相继观察值排列而成的一组数字序列。统计学上，一个时间序列即是一个随机过程的实现。时间序列按其统计特性可以分为平稳时间序列和非平稳时间序列两类。在实际生活中遇到的序列，大多数是不平稳的。
时间序列数据是按时间顺序按固定时间间隔排列的观测值的集合。每个观察对应于一个特定的时间点，并且可以以各种频率（例如，每天、每月、每年）记录数据。此类数据在许多领域都非常重要，包括金融、经济、气候科学等，因为它有助于通过分析时间序列数据来掌握潜在模式、发现趋势和发现季节性波动。
分析和处理季节性是时间序列分析中的一个关键工作，在本文中我们将描述三种类型的季节性以及常见的8种建模方法。
在时间序列问题上，机器学习被广泛应用于分类和预测问题。当有预测模型来预测未知变量时，在时间充当独立变量和目标因变量的情况下，时间序列预测就出现了。
我们将使用一个名为“来自美国夏威夷Mauna Loa天文台的连续空气样本的大气二氧化碳”的数据集，该数据集从1958年3月至2001年12月期间收集了二氧化碳样本。我们可以提供如下数据：
在处理时间序列项目时，数据科学家或 ML 工程师通常会使用特定的工具和库。或者他们使用一些众所周知的工具，而这些工具已被证明可以很好地适用与对应的时间序列项目。
你可能听说过核密度估计(KDE：kernel density estimation)或非参数回归（non-parametric regression）。你甚至可能在不知不觉的情况下使用它。比如在Pyt
时间序列分析是数据科学和机器学习领域最广泛的主题之一:无论是预测金融事件、能源消耗、产品销售还是股票市场趋势，这一领域一直是企业非常感兴趣的领域。
在多个时间序列传感器上开发一个监测系统 照片由 lovely shots于 Unsplash 尽管多年来收集不同来源的大量数据变得更加容易，但公司需要确保他们正在收集的数据能够带来价值。为了帮助从数据中收集洞察力，机器学习和分析已经成为趋势性工具。由于这些领域需要实时的洞察力，大量不受欢迎的数据会造成实际问题。 在做出决定之前，关键是在采取行动之前，我们必须问：我们的数据中是否存在可能歪曲算法分析结果的异常情况？如果异常情况确实存在，关键是我们要自动检测并减轻其影响。这可以确保我们在采取行动之前得到尽可能
Autoregressive Integrated Moving Average model (ARIMA)，差分整合移动平均自回归模型。ARIMA(p,d,q)主要包含三项：
本篇文章将总结时间序列预测方法，并将所有方法分类介绍并提供相应的python代码示例，以下是本文将要介绍的方法列表：
以下是一个时间序列示例，该示例说明了从1949年到1960年每月航空公司的乘客数量。
对原序列做1阶12步差分，希望提取原序列的趋势效应和季节效应，差分后的时序图如下所示：
随着得物业务的快速发展，积累了大量的时序数据，这些数据对精细化运营，提升效率、降低成本有着重要作用。在得物的时序数据挖掘场景中，时序预测Prophet模型使用频繁，本文对Prophet的原理和源码进行深入分析，欢迎阅读和交流。
时序预测从不同角度看有不同分类。从实现原理的角度，可以分为传统统计学、机器学习（又分非深度学习和深度学习）。
作者: Selva Prabhakaran 翻译：陈超校对：王可汗 本文约7500字，建议阅读20+分钟本文介绍了时间序列的定义、特征并结合实例给出了时间序列在Python中评价指标和方法。
时间序列是在规律性时间间隔上记录的观测值序列。本指南将带你了解在Python中分析给定时间序列的特征的全过程。
Tableau 直观且易于使用的可视化操作界面，帮助数据分析师乃至是其他领域的人们都可以看到并理解他们的数据。当然，同样包括像数据科学家或统计学家这样老练的数据分析用户。
根据频率，时间序列可以是每年（例如：年度预算），每季度（例如：支出），每周（例如：销售数量），每天（例如天气），每小时（例如：股票价格），分钟（例如：来电提示中的呼入电话），甚至是几秒钟（例如：网络流量）。
使用ARIMA模型，您可以使用序列过去的值预测时间序列（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。
时序图显示，该序列既包含长期趋势又包含以年为周期的季节效应 差分平稳化 对原序列做1阶差分消去趋势，再做4步差分消去季节效应的影响，差分后序列时的时序图：
如果你还在为时间序列预测而苦恼，那就一起走进兴奋而又神奇的Prophet世界吧。
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