使用可穿戴式传感器收集的跑步数据可以提供关于跑者的表现和整体技巧的见解这些传感器所产生的数据通常是时间序列性质的这…
Leave a CommentTag: Time Series Analysis
在第一部分中,我们成功地构建了一个时间序列模型,具体使用了SARIMA(季节性自回归移动平均)此外,我们评估了我们所构建的模型通过…
Leave a Comment当我在2022年1月份写了《探索LSTM神经网络模型用于时间序列》时,我的目标是展示如何轻松地在Python中使用scalecast实现先进的神经网络…
Leave a Comment时间序列数据——交通数据、股票价格、天气和能源测量、医疗信号——本质上是随时间不断生成的数据这种时间依赖性引入了新的…
Leave a Comment最近我在广泛地处理时间序列数据,并且在Python中处理了日期和时间对象为此,我学到了一些处理日期时间对象的有用技巧…
Leave a Comment在第一篇帖子中,我解释了傅立叶变换如何可以高效地用于卷积信号我展示了使用numpy中的傅立叶变换进行卷积时的数量级…
Leave a Comment做出准确的预测是每个时间序列预测应用的基础为了达到这个目的,数据科学家往往会选择最小化…的最佳模型
Leave a Comment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。…
Leave a Comment基于Transformer模型已经在自然语言处理(例如BERT或GPT模型)和计算机视觉等许多领域取得了成功应用然而,当涉及到时间时…
Leave a Comment