0. ARIMA模型原理0.1 ARMA和ARIMAARMA: 自回归模型与移动平均模型的结合AR：自回归模型：顾名思义，就是及时地“回顾”过去，分析数据中先前的值，并对它们做出假设。这些先前的值称为“滞后”。MA：移动平均线：该模型的移动平均方面，是将观测值与应用于滞后观测值的移动平均模型的残差之间的相关性合并。公式定义：ARIMA(p, d, q)模型: 全称为差分自回归移动平均模型（Auto
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2023-08-21 20:27:40
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一、ARIMA1、平稳性：要求序列的均值和方差不发生明显变化大部分数据都是弱平稳数据，未来某时刻的t值就要依赖它过去的信息，具有依赖性。严平稳不考虑。2、差分法时间序列在 t 与 t-1 时刻的差值一般大多使用一阶差分，二阶差分，高于这个会丢失原始数据的许多信息。二、自回归模型（AR）描述当前值与历史值之间的关系，用变量自身的历史时间数据对自身进行预
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2023-07-04 14:53:51
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之前和大家分享过ARMA模型、SARIMAX模型，今天和大家分享一下大数据分析培训课程python时间序列ARIMA模型。 但是您知道我们可以扩展ARMA模型来处理非平稳数据吗? 嗯，这正是我们将要介绍的内容– ARIMA模型背后的直觉，随之而来的符号以及它与ARMA模型的区别。 让我们开始吧，好吗? 什么是ARIMA模型? 和往常一样，我们将从符号开始。ARIMA模
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2023-07-19 22:07:19
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pytest框架自带一个测试报告，内容也相对全面，但是可读性差点，allure生成的测试报告，可改造性强，看起来也美观。使用过程在此总结一下。一、生成allure测试报告1.下载安装allure-pytest插件，我一般都是在pycharm里直接安装：File--Setting--Project--Python Interpreter--右侧"+"--输入"allure-pytest"--选中--
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2023-11-15 18:24:35
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原标题：实战 | Python自动生成PPT分析报告在数据分析里面有一句话是说，80%的时间要用于数据清洗和整理，而我觉得理想的状态应该是把更多的把时间花在数据背后的洞察当中。去年11月在简书占了个坑，说要自己写一个工具来解决，今天我来填坑了。1、解决方案概述工具包：https://github.com/gasongjian/reportgen项目地址：https://github.com/gas
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2023-10-10 22:31:00
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引言 在前面讲过一遍Python接口自动化之ExtentHTMLTestRunner测试报告的文章，这篇分享另一种报告：BeautifulReport。此报告已经在Github上，地址：BeautifulReport。 应用背景，比如执行很多条用例，多线程跑测试用例，不可能每个线程生成一个测试报告，那所有线程生成一个测试报告，岂不完美? 有了BeautifulReport，就可
Time will tell.本章节来说说如何生成测试报告准备测试代码如下：#coding: utf-8
import pytest
@pytest.fixture()
def login():
print '输入账号、密码登录'
def test_step_1(login):
print '用例步骤1：登录之后其它动作111'
def test_step_2(): #不需要登录
print '用
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2023-09-26 15:50:45
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from __future__ import print_function
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import statsmodels.api as sm
from statsmodels.tsa.arima_model import ARIMA
"""
ARIMA模型Python实现
ARIMA模型基本假设：
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2023-05-23 23:47:45
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一、ARIMA知识介绍时间序列提供了预测未来价值的机会。 基于以前的价值观，可以使用时间序列来预测经济，天气和能力规划的趋势，其中仅举几例。 时间序列数据的具体属性意味着通常需要专门的统计方法。我们将首先介绍和讨论自相关，平稳性和季节性的概念，并继续应用最常用的时间序列预测方法之一，称为ARIMA。用于建模和预测时间序列未来点的Python中的一种方法被称为SARIMAX ，其代表具有
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2023-08-16 17:13:59
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1.项目背景 当今世界正处于一个数据信息时代，随着后续互联网的发展各行各业都会产生越来越多的数据，包括不限于商店、超市、便利店、餐厅等等。那么这里面很多数据都是随着时间产生的，这就形成了时间序列数据，而且很多时间序列数据都是非平稳时间序列数据。目前对非平稳时间序列分析应用最多的模型就是ARIMA模型，本项目也是通过Python程序来进行数据探索性分析、数据预
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2023-10-09 16:40:05
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课程：《Python程序设计》班级： 2123姓名：杨贯宇学号：20212305实验教师：王志强实验日期：2022年3月22日实验内容：1．熟悉Python开发环境；2．练习Python运行、调试技能；3．编写程序，练习变量和类型、字符串、对象、缩进和注释等；4.掌握git技能1.实验内容（1）熟悉Python开发环境；（2）练习Python运行、调试技能；（3）编写程序，练习变量和类型、字符串、
思路:1.使用xslt样式,这样可以很好的和xml结合,做出漂亮的报告2.生成xml结构xslt样式是个很有意思,也很强大的,现在用的很多,很方便就能做出一个漂亮的报告,可以百度一下,语法相当简单,跟写html差不多的.在这里可以定制好,我们要生成报告,是什么样子的,然后在从xml获取数据.body{background:#fff;margin:0;padding:40px 20px;font-f
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2023-10-10 15:13:06
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1、导入HTMLTestRunner模块 单用例文件执行且生成报告
#coding=utf-8
import unittest
import HTMLTestRunner
class Study01(unittest.TestCase):
def test01(self):
print "test01"
def test02(self):
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2023-07-04 14:54:37
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前言：要有遥不可及的梦想，也要有脚踏实地的本事此篇主要介绍：接口自动化测试框架中，如何生成测试报告，操作步骤如下：1、测试报告保存路径——自建一个文件夹，且配置文件中做好配置 [path]
# 测试报告存放路径
REPORT_PATH = ./test_reports
# 测试用例存放路径
CASE_PATH = ./api_testcaseimport os
import config
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2023-05-29 15:42:58
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前言自动化执行结果都需要有个报告来展示，常用的报告有HTMLTestRunner，pytest-html，Allure。这三种报告各有不同，本文主要介绍如何通过python来生成Alluer报告。AllureAlluer属于一种开源的测试框架，可以基于多种语言进行使用，如java的junit，python的pytest。alluer生成的报告内容比较美观，目前测试中常用的测试报告。Allure的环
前两天逛知乎的时候看到这样一个提问，Python自动化办公能做那些有趣或者有用的事情？ 看了一下这个提问，我想这可能是很多职场人面临的困惑，想把Python用到工作中来提升效率，却不知如何下手？Python在自动化办公领域越来越受欢迎，重复性工作让Python去做将是一种趋势。阅读了一些办公自动化的文章，感觉更多是知识的罗列，看完后不知所云。为了更方面大家去学习，今天小编
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2023-09-16 13:58:45
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# Python ARIMA模型实现
## 引言
在时间序列分析中，ARIMA（自回归移动平均模型）是一种常用的方法，用于预测时间序列数据。本文将介绍如何使用Python来实现ARIMA模型，并通过一系列的步骤来指导初学者完成此任务。
## 流程概述
下面的表格总结了完成本任务所需的步骤和相应的代码：
| 步骤 | 描述 | 代码示例 |
| --- | --- | --- |
| 步骤 1
原创
2023-12-20 10:15:50
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ARIMA模型ARIMA模型的全称是自回归移动平均模型，是用来预测时间序列的一种常用的统计模型，一般记作ARIMA(p,d,q)。ARIMA的适应情况ARIMA模型相对来说比较简单易用。在应用ARIMA模型时，要保证以下几点：时间序列数据是相对稳定的，总体基本不存在一定的上升或者下降趋势，如果不稳定可以通过差分的方式来使其变稳定。非线性关系处理不好，只能处理线性关系判断时序数据稳定基本判断方法：稳
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2023-08-21 20:18:48
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ARIMA模型由 （AR模型 I差分 MA模型）三部分组合而成。这里我使用scipy库的方法来简单实现，其中的底层代码就不再累述。当然也可以使用ARMA模型，由于ARMA模型需要平稳的时间序列，或者转化为弱平稳时间序列。所以ARMA模型中引入I差分，构成了ARIMA模型。ARIMA模型需要引入三个变量参数p、d、qARI
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2023-07-19 22:07:41
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本文将介绍使用Python来完成时间序列分析ARIMA模型的完整步骤与流程
时间序列分析基础在这里插入图片描述 文章目录时间序列分析概念
建立模型基本步骤
ARIMA模型建模实战
导入模块
加载数据
平稳性检验
时序图
单位根检验
白噪声检验
模型定阶
模型优化
参数估计
模型检验
参
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2023-10-08 17:40:50
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