Decorator:多层装饰器#双层装饰器(用户登录,权限)
#多层: 调用从最外层到最内层函数,返回值则从最内到最外层函数
USER_INFO = {}
#USER_INFO['is_login'] = True
#USER_INFO['user_type'] = 2
def check_login(func):
def inner(*args,**kwargs):
在数据分析和机器学习中，时间序列分析是一个非常重要的领域，特别是当我们需要分析季节性因素时。在这篇博文中，我将分享使用 Python 处理时间序列季节性因素的解决方案，整个过程将清晰地分为几个部分，帮助你实现这个目标。
## 环境预检
在开始之前，我们需要确保环境的配置满足要求。下面是一个必需的系统要求表格：
| 系统 | 版本 |
|--------|--------|
| 操作系统 |
列表的综合练习1.判断季节 需求：用户输入月份,判断这个月是哪个季节
分析：
3，4，5月----春季 6，7，8----夏季 9，10，11---秋季 12，1，2----冬季代码：# 接收用户输入的月份
month = int(input('month:'))
# 定义列表
spring = [3,4,5]
summer = [6,7,8]
autom = [9,10,11]
w
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2023-09-04 17:18:43
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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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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
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
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
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
# 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 |
|------|-------------
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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【时序列】时序列数据如何一步步分解成趋势（trend）季节性（seasonality）和误差（residual）- 理解python sm.tsa.seasonal_decompose在做时序列分析的时候，好多教程都告诉你要把时序列分解成趋势，季节性，残差，然后画图看一下有没有趋势变化，有没有季节性。像这样：import statsmodels.api as sm
decomposition =
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2024-01-12 12:03:18
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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
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2023-12-27 11:08:38
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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（
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2024-01-30 02:36:50
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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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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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季节性调整是时间序列分析中一个重要的概念，它帮助分析师消除数据中的季节性波动，以更好地理解数据的潜在趋势和周期。在使用Python进行季节性调整时，我们需要解决备份策略、恢复流程、灾难场景、工具链集成、验证方法和最佳实践等关键问题。以下是我整理过程的详细记录。
## 备份策略
在进行季节性调整之前，确保数据和代码的安全是至关重要的。备份策略应包括明确的存储架构以及合适的备份脚本。
### 思
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。
##
原创
2023-07-15 13:15:24
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本文介绍基于R语言中的UBL包，读取.csv格式的Excel表格文件，实现SMOTE算法与SMOGN算法，对机器学习、深度学习回归中，训练数据集不平衡的情况加以解决的具体方法。 在之前的文章Python实现SMOGN算法解决不平衡数据的回归问题（）中，我们介绍了基于Python语言中的smogn包，实现SMOGN算法，对机器学习、深度学习回归中训练数据集不平衡的情况加以解决的具体方法；而我们
时间序列预测是基于时间数据进行预测的任务。它包括建立模型来进行观测，并在诸如天气、工程、经济、金融或商业预测等应用中推动未来的决策。本文主要介绍时间序列预测并描述任何时间序列的两种主要模式(趋势和季节性)。并基于这些模式对时间序列进行分解。最后使用一个被称为Holt-Winters季节方法的预测模型，来预测有趋势和/或季节成分的时间序列数据。为了涵盖所有这些内容，我们将使用一个时间序列数据集，包括
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2024-01-20 22:44:41
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