时间序列与统计方法时间序列分析和统计方法是在处理时间相关数据时常用的技术，坦白来讲，在当前场景的许多实际应用中，简单的统计模型仍然具有相关性并适合企业面临的问题，特别是在供应链分析领域。原因是：缺乏理论上的可用数据：除了直接需求数据之外，大多数公司仍然没有影响其直接需求数据的外部因素数据，例如，促销数据或营销活动数据或天气数据或影响需求的任何特定领域数据。但一旦数据变成单变量，统计方法就有很大机会
时间序列预测一直是预测问题中的难点，人们很难找到一个适用场景丰富的通用模型，这是因为现实中每个预测问题的背景知识，例如数据的产生过程，往往是不同的，即使是同一类问题，影响这些预测值的因素与程度也往往不同，再加上预测问题往往需要大量专业的统计知识，这又给分析人员带来了难度，这些都使得时间序列预测问题变得尤其复杂。传统的时间序列预测方法通常有如下缺
所谓分解就是将时序数据分离成不同的成分，分解有：长期趋势Trend、季节性seasonality和随机残差residualsstatsmodels使用的X-11分解过程，它主要将时序数据分离成长期趋势、季节趋势和随机成分。 与其它统计软件一样，statsmodels也支持两类分解模型，加法模型和乘法模型，model的参数设置为"additive"（加法模型）和"multiplicative"（乘法
文章目录数据流程流程分割1 画图2 季节项和周期项的去除3 平稳性检验4 白噪声检验5 模型拟合6 模型定阶AIC/ BIC 准则7 检查残差是否通过检验7.1 若通过检验7.2 若未通过检验8 模型的预测9 模型的评价画图均方差等总的代码参考 数据数据网站：National Aeronautics and Space Administration Goddard Institute for S
大纲 一、时间序列基础知识时间序列有一些基本的性质。1. 趋势 从上图可以看出有个一开始向上，中间静止或者叫水平，后半段向下的趋势，这个趋势需要通过对数据求平均值才会看得更加明显。虽然有围绕着均值上下波动的偏差，但是从较大的时间尺度上面来看，它仍然是可以看作有明显的趋势的。2. 季节性 季节性比较好理解，就是值随着月份有着明显的涨落，比如谷歌搜索snowboar
得到时间序列图后就可以进行季节分解了
通常情况下进行季节因素分解，将季节变动因素从原时间序列中去除，生成由剩余三种因素构成序列满足后续分析需求。对时间序列预测时，应考虑将上述四种因素分解出来。分解之后，能够克服其他因素的影响
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2023-05-24 23:19:21
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# 如何实现“季节性Python”
在这篇文章中，我们将探讨如何开发一个简单的季节性Python应用。这是一个适合新手的项目，可以帮助你熟悉Python编程的基本概念和工作流程。
## 整体流程
首先，我们需要明确这个应用的整体构建步骤。以下是实现“季节性Python”的流程：
| 步骤 | 描述 |
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季节性分析是金融数据分析的常用分析方法，经常用于股票和商品价格分析中，对于观察价格、价差、基差和比价及商品供需水平十分准确直观，现在介绍几种获取季节性图表的方法。一、金融数据终端很多金融数据终端在提取数据的面板中提供了季节性图表的展示和导出功能，常见的如Bloomberg、Wind、钢联数据、天下粮仓等。以wind为例，在选择和提取数据之后，在看板下方可以切换到“图像”工作簿，提取到的数据会自动生
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2023-10-05 09:29:44
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现实生活中，很多数据呈现季节性特征。一个最简单的案例就是羽绒服在“冬季”销售量明显高于“夏季”。所以羽绒服售卖月份与售卖数量的模型就呈现季节性。 在对于季节性的研究中，最终目的为能够进行准确的预估。本文将阐述相关方法，相关判定准确性条件等。季节性模型首先，可以直观的观察一下季节性模型数据呈现的波动曲线：上图中，图1呈现的是具有趋势的模型数据；图2呈现的是具有循环趋势的数据；图3呈现的是季节性数据曲
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2023-11-06 20:13:01
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# Python 季节性分解
## 简介
在数据分析和时间序列预测中，季节性分解是一个常见的技术。它用于将时间序列数据拆分成趋势、季节性和残差三个组成部分，以便更好地理解数据的特征和进行预测分析。
在本文中，我将指导你如何使用 Python 实现季节性分解。我们将使用 StatsModels 库中的 Seasonal Decompose 方法来执行分解，并使用一个示例数据集进行演示。
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原创
2023-07-15 13:15:24
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例子代码https://github.com/lilihongjava/prophet_demo/tree/master/seasonality_holiday_effects__regressors一、假期和特殊事件建模如果有假期或其他想要建模的重复事件，则必须为它们创建dataframe。对于dataframe，每个假期一行有两列（holiday节假日和ds日期戳）。它必须包括所有出现的假期，
Python季节性规律是指在编程中，使用Python语言进行数据分析时，经常会遇到某些数据呈现出一定的季节性规律。这些规律往往与时间相关，比如一年中的某个季节、每周的某一天或者每天的某个时间段。了解和应用这些规律可以帮助我们更好地理解和分析数据。
在Python中，我们可以使用一些库和技术来处理和分析季节性规律。下面我们将介绍一些常用的方法和技巧。
首先，我们需要导入相应的库。在处理时间和日期
# Python 季节性调整
在许多数据分析和预测问题中，我们经常遇到需要对数据进行季节性调整的情况。季节性调整是指将数据中的季节性变动（如每年的同一时间段出现的周期性波动）从原始数据中去除，以便更好地分析数据的趋势和周期性。在本文中，我们将介绍如何使用Python进行季节性调整，并提供代码示例。
## 季节性调整的原理
季节性调整通常涉及到两个主要步骤：计算季节性指数和对原始数据进行季节性
说明：这是一个机器学习实战项目（附带数据+代码+文档+视频讲解），如需数据+代码+文档+视频讲解可以直接到文章最后获取。1.项目背景时间序列分析中，LOESS（局部加权回归平滑）和STL（Seasonal and Trend decomposition using Loess）是两种用于分解时间序列数据以提取其内在趋势、季节性和随机波动的方法。LOESS（Locally Weighted Scat
Week 11 python的介绍python的创始人为吉多·范罗苏姆（Guido van Rossum）。python不仅是一门脚本语言。1.1 语言的分类1.1.1 编译语言VS解释语言 （1）编译（Compile）：源程序的每一条语句都编译成机器语言，并保存成二进制文件，这样运行时计算机可以直接以机器语言来运行此程序。复杂的程序将代码分散在各个源文件中，作为不同的模块来
一、关于季节调整：之前是一直在用 Eviews 做 X-12 的季节调整，但是调整选项和 Stata 的相比确实有点少了，影响精度。 另外，做 BigData 的模型动则 几千个 个体不可能一个个在 Eviews 里手动调整，有人提到过用 Eviews 命令行批量执行，但是控制选项又很困难（我也没试过，命令行能不能跑起来也是个问题），总的来说用 Stata 季节调整是最优的。二、问题：用 Stat
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2023-11-09 01:31:32
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# 如何在Python中实现季节性标签
在数据处理和分析中，季节性标签能帮助我们将数据归类到特定的季节，从而更好地进行分析。接下来，我将指导你如何在Python中实现一个简单的季节性标签。我们将通过以下几个步骤来完成这个任务：
| 步骤 | 描述 |
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前面我们了解了时间序列的三种模式：趋势，季节性和周期。 在将时间序列分解为各个组成部分时，通常将趋势和周期组合为单个趋势周期组成部分（也称为趋势）。故我们认为时间序列包含3个部分：趋势周期部分，季节性部分和余下部分（包含时间序列中的任何其他内容）7.1 time series components 如果我们假设加法分解，那么我们可以写为： ，这里yt是数据，St是季节性因素，Tt是趋势周期部分，R
# 季节性分析与Python
季节性分析是理解和预测时间序列数据的重要工具。季节性通常指的是数据在固定周期（如每年、每季度等）内表现出的一种规律性波动。在经济学、气象学和市场营销等多个领域，我们可以通过季节性分析更好地做出决策。
在本文中，我们将使用Python进行季节性分析的基本介绍，并通过示例代码进行实践，希望能够帮助你理解如何实施季节性分析。
## 环境准备
在开始之前，我们需要安装
Pandas类别型变量因子化原因及方法总结 参考线性回归分析中的哑变量哑变量（Dummy Variable），也叫虚拟变量，引入哑变量的目的是，将不能够定量处理的变量量化，如职业、性别对收入的影响，战争、自然灾害对GDP的影响，季节对某些产品（如冷饮）销售的影响等等。 这种“量化”通常是通过引入“哑变量”来完成的。根据这些因素的属性类型，构造只取“0”或“1”的人工变量，通常称为哑变量（
