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介绍 数据的时间序列分析不仅仅是一堆数字，比如Netflix的股票。它是一张迷人的织锦，用Pandas编织着我们的世界的错综复杂的故事。就像一根神秘的线，它捕捉了事件的涨落、趋势的兴衰以及模式的出现。它揭示了隐藏的联系和相关性，塑造了我们过去的形象，并提供了对未来的一瞥。 时间序列分析不仅仅是一种工具。它是通往知识和远见的门户。您将有能力解锁隐藏在数据时间织物中的秘密，将原始信息转化为有价值的见解。此外，它还能帮助您做出明智的决策，减轻风险并利用新兴机会。 让我们一起踏上这个激动人心的冒险之旅，发现时间真正是理解我们的世界的关键。您准备好了吗？让我们一起潜入时间序列分析的迷人领域吧！ 学习目标 我们的目标是介绍时间序列分析的概念，强调其在各个领域的重要性，并展示展示实际应用时间序列分析的真实世界示例。 我们将通过展示如何使用Python和yfinance库导入Netflix股票数据来提供实际演示。这样读者将学习获取时间序列数据并为分析做准备的必要步骤。 最后，我们将重点介绍时间序列分析中使用的重要Pandas函数，例如移位、滚动和重新采样，这些函数能够有效地操作和分析时间序列数据。 本文是数据科学博客马拉松的一部分。 什么是时间序列分析？ 时间序列是在连续、等间隔的时间间隔内收集或记录的数据点序列。 时间序列分析是一种用于分析随时间收集的数据点的统计技术。 它涉及研究顺序数据中的模式、趋势和依赖关系，以提取见解并进行预测。 它涉及数据可视化、统计建模和预测方法等技术，以有效地分析和解释时间序列数据。 时间序列数据的例子 股票市场数据：分析历史股价以识别趋势和预测未来价格。 天气数据：研究温度、降水和其他变量随时间的变化，以了解气候模式。 经济指标：分析GDP、通货膨胀率和失业率等，以评估经济表现。 销售数据：检查销售数据随时间的变化，以确定模式并预测未来销售额。 网站流量：分析网站流量指标，以了解用户行为并优化网站性能。 时间序列的组成部分 时间序列有4个组成部分。它们是： 趋势组成部分：趋势代表数据中的长期模式，以相对可预测的方式向上或向下移动。 季节性组成部分：季节性是一种定期重复的模式，例如每日、每周、每月或每季度。 周期性组成部分：周期性组成部分对应于遵循商业或经济周期的模式，其特点是增长和衰退的交替时期。…