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  • 时间序列(或称动态数列)是指将同一统计指标数值按其发生时间先后顺序排列而成数列。时间序列分析主要目的是根据已有历史数据对未来进行预测。经济数据中大多数以时间序列形式给出。根据观察时间不同...

    用Excle做数据分析与预测

    假期收到导师布置的作业,用时间序列季节指数的方法预测虫情,由于数据量比较少,用python的话有点杀鸡用牛刀了,用Excle简单、方便、又快捷,直接起飞。

    时间序列

    时间序列(或称动态数列)是指将同一统计指标的数值按其发生的时间先后顺序排列而成的数列。时间序列分析的主要目的是根据已有的历史数据对未来进行预测。经济数据中大多数以时间序列的形式给出。根据观察时间的不同,时间序列中的时间可以是年份、季度、月份或其他任何时间形式。

    模型建立

    获取数据

    选取2017年—2019年某地各月份的昆虫种类及数量(导师瞎给的数据)
    昆虫数据

    数据处理

    在时间序列的模型中:

    Y=T(长期趋势)*S(季节指数)CI

    首先对数据中的昆虫数量Y进行四项平均
    四项平均

    做完四项平均后还要对所得到的数据进行中心平均得到TC的值

    中心平均

    求出TC以后我们根据公式就能得出带不规则变动的季节指数SI(SI=Y/TC):

    算出季节指数

    当我们求出SI以后,因为我们是需要得到季节指数S,所以我们需要把里面的不规则变动I去掉,所以我们还需要对SI进行处理:
    处理SI

    求出各年同季观察值平均值A
    求出历年总季度平均值B
    季节指数C=A/B
    最后我们就能够得出我们所需要的去除不规则变动I的季节指数S
    放入图表中

    算出季节指数

    进行数据分析

    点击Excle上方的数据
    excle
    找到右边的数据分析
    在这里插入图片描述
    选择回归分析
    在这里插入图片描述
    把需要进行分析的数据范围填好,置信度一般选择%95残差项根据自己的需求选择
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述

    对未来进行预测

    方差分析表,在这里面一共有五个数,分别是df(自由度)、SS(样本数据平方和)、MS(样本数据平均平方和)、F(F统计量的值)、Significance
    F(P值)

    从图中我们就可以得出我们所计算出来的回归方程,在这个里面的t值和P值也都能够直接看到,最后我们得出回归方程它的表达式为:

    Y=-4.43706x+1037.758

    由上公式把长期趋势T求出:
    在这里插入图片描述

    当把表格完成以后,我们需要的预测值就等于2019年各个季度的季节指数S*长期趋势T:
    在这里插入图片描述
    分析与预测就做完了

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  • EXCEL篇—时间序列分析(季节指数法)

    万次阅读 多人点赞 2019-08-13 13:35:42
    在百科里,时间序列分析分析解释是这样:时间序列(或称动态数列)是指将同一统计指标数值按其发生时间先后顺序排列而成数列。时间序列分析主要目的是根据已有历史数据对未来进行预测。经济数据中...

    之前跟大家一起分享了如何用EXCEL进行回归分析,现在跟大家一起来学习一下如何用EXCEL做时间序列分析。

    在百科里,时间序列分析分析的解释是这样的:时间序列(或称动态数列)是指将同一统计指标的数值按其发生的时间先后顺序排列而成的数列。时间序列分析的主要目的是根据已有的历史数据对未来进行预测。经济数据中大多数以时间序列的形式给出。根据观察时间的不同,时间序列中的时间可以是年份、季度、月份或其他任何时间形式。而时间序列分析的作用有以下四点:

    1.可以反映社会经济现象的发展变化过程,描述现象的发展状态和结果。

    2.可以研究社会经济现象的发展趋势和发展速度。

    3.可以探索现象发展变化的规律,对某些社会经济现象进行预测。

    4.利用时间序列可以在不同地区或国家之间进行对比分析,这也是统计分析的重要方法之一

    看完上面的介绍,大家是不是已经对时间序列有了一定的了解了。今天主要是跟大家分享一下时间序列分析中的一种:利用季节指数法进行预测。

    当我们的时间序列数据如果具有季节性周期变化(受季节更替等因素影响,序列依一固定周期规则性的变化,又称商业循环)的时候,我们一般就会采用季节指数法来进行分析。

    话不多说,我们直接进入正题,下面就是我们这次需要进行分析的数据:

    这是某个企业在2015-2018之间每个季度的销售量,我们的目标是要通过现有的这些数据来预测这个企业在2019年四个季度的销售量大概是多少。

    首先,我们需要知道时间序列的模型:

    Y=T*S*C*I

    在这个模型里,我们需要利用的季节指数就是变量S,我们先在EXCEL表里建立一张表格:

    首先我们需要对现有数据里面的销售量Y进行四项平均:

    做完四项平均以后,我们还需要对所得到的数进行中心平均,这样我们就能够得到TC的值:

    求出TC以后我们根据公式就能得出带不规则变动的季节指数SI(SI=Y/TC):

    当我们求出SI以后,因为我们是需要得到季节指数S,所以我们需要把里面的不规则变动I去掉,所以我们还需要对SI进行处理:

    上图就是我们需要去掉不规则变动I所进行的处理,我们把每个季度的SI这样放到一个新的表格中,下方的季节平均就是每个季度在四年里面的平均值:

    这个时候我们在季节平均后把四个数进行求和处理:

    最后我们就能够得出我们所需要的去除不规则变动I的季节指数S:

    这个时候我们便完成了对季节指数S的计算,现在我们需要把求出来的季节指数放到我们最开始做的表格里面:

    当我们把最重要的2015-2018年季节指数求出来了以后,我们就可以进行下一步计算了,在这道题里,我们可以使用趋势外推的方法来求表中的长期趋势T,这是完成整个预测里面重要的一个步骤,用到的就是我们昨天给大家分享的回归分析:

    上图就是我们做回归分析所进行的操作,然后得出下图的结论:

    回归分析的结果就不跟大家一一讲解了,昨天的文章里面都有谈到,我们从结果可以看出整个模型的效果还是挺好的,然后我们得出的回归方程为:

    Y=-115.5+204.18X

    这个时候我们回到最初的那个表里把长期趋势T求出来:

    到这里,我们整个分析就差最后一步了,使用季节指数S以及趋势值T来对2019年的销售量Y进行预测,我们先把数据补充完整:

    当我们把表格完成以后,我们需要的预测值Y就等于2019年各个季度的季节指数S*长期趋势T:

    上图中黄色部分就是我们本次分析里面所预测到的2019年四个季度销售量Y的值。到这里,我们这次的分析就算全部做完了。

    其实在我们工作当中,时间序列分析用到的地方特别多,今天只是跟大家介绍了如何用EXCEL进行来进行分析,在其他的数据分析工具当中,也都能够用这个模型进行分析,比如说SPSS、R、PYTHON等都是可以做这个分析的。大家在工作当中需要根据情况来选择自己合适的分析方法以及工具,才能够达到事半功倍的效果。

    **文章来自公众号【小白数据营】**

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  • 在百科里,时间序列分析分析解释是这样:时间序列(或称动态数列)是指将同一统计指标数值按其发生时间先后顺序排列而成数列。时间序列分析主要目的是根据已有历史数据对未来进行预测。经济数据中大多数...
    807cee7b4482d9801aae8a235c7e3722.png

    昨天跟大家一起分享了如何用EXCEL进行回归分析,今天跟大家一起来学习一下如何用EXCEL做时间序列分析。

    在百科里,时间序列分析分析的解释是这样的:时间序列(或称动态数列)是指将同一统计指标的数值按其发生的时间先后顺序排列而成的数列。时间序列分析的主要目的是根据已有的历史数据对未来进行预测。经济数据中大多数以时间序列的形式给出。根据观察时间的不同,时间序列中的时间可以是年份、季度、月份或其他任何时间形式。而时间序列分析的作用有以下四点:

    1.可以反映社会经济现象的发展变化过程,描述现象的发展状态和结果。

    2.可以研究社会经济现象的发展趋势和发展速度。

    3.可以探索现象发展变化的规律,对某些社会经济现象进行预测。

    4.利用时间序列可以在不同地区或国家之间进行对比分析,这也是统计分析的重要方法之一

    看完上面的介绍,大家是不是已经对时间序列有了一定的了解了。今天主要是跟大家分享一下时间序列分析中的一种:利用季节指数法进行预测。

    当我们的时间序列数据如果具有季节性周期变化(受季节更替等因素影响,序列依一固定周期规则性的变化,又称商业循环)的时候,我们一般就会采用季节指数法来进行分析。

    话不多说,我们直接进入正题,下面就是我们这次需要进行分析的数据:

    3b5b171099578580afb22d8b4f3e6d59.png

    这是某个企业在2015-2018之间每个季度的销售量,我们的目标是要通过现有的这些数据来预测这个企业在2019年四个季度的销售量大概是多少。

    首先,我们需要知道时间序列的模型:

    Y=T*S*C*I(常用模型)

    在这个模型里,我们需要利用的季节指数就是变量S,我们先在EXCEL表里建立一张表格:

    5926d41a64a0b7b8e722487fa2e03aa0.png

    首先我们需要对现有数据里面的销售量Y进行四项平均:

    51b5f6edb9f2a54a01983aab26ded296.png

    做完四项平均以后,我们还需要对所得到的数进行中心平均,这样我们就能够得到TC的值:

    c9f80129a733d1021863457a3dd27e63.png

    求出TC以后我们根据公式就能得出带不规则变动的季节指数SI(SI=Y/TC):

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    当我们求出SI以后,因为我们是需要得到季节指数S,所以我们需要把里面的不规则变动I去掉,所以我们还需要对SI进行处理:

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    上图就是我们需要去掉不规则变动I所进行的处理,我们把每个季度的SI这样放到一个新的表格中,下方的季节平均就是每个季度在四年里面的平均值:

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    这个时候我们在季节平均后把四个数进行求和处理:

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    最后我们就能够得出我们所需要的去除不规则变动I的季节指数S:

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    这个时候我们便完成了对季节指数S的计算,现在我们需要把求出来的季节指数放到我们最开始做的表格里面:

    16d079a9ef4f3f0fae1a113338099d8b.png

    当我们把最重要的2015-2018年季节指数求出来了以后,我们就可以进行下一步计算了,在这道题里,我们可以使用趋势外推的方法来求表中的长期趋势T,这是完成整个预测里面重要的一个步骤,用到的就是我们昨天给大家分享的回归分析:

    e5be6df440d1059a958c0421ee789f3a.png

    上图就是我们做回归分析所进行的操作,然后得出下图的结论:

    40de4027eb8f05470d732ee9af9ce2f7.png

    回归分析的结果就不跟大家一一讲解了,昨天的文章里面都有谈到,我们从结果可以看出整个模型的效果还是挺好的,然后我们得出的回归方程为:

    Y=-115.5+204.18X

    这个时候我们回到最初的那个表里把长期趋势T求出来:

    e5c5e0aecbced2a60c54dabe5b302b6e.png

    到这里,我们整个分析就差最后一步了,使用季节指数S以及趋势值T来对2019年的销售量Y进行预测,我们先把数据补充完整:

    00200756dd523bc482559ebcb231a348.png

    当我们把表格完成以后,我们需要的预测值Y就等于2019年各个季度的季节指数S*长期趋势T:

    7c3a88ad9d1f42c87bfe06c8adb1e604.png

    上图中黄色部分就是我们本次分析里面所预测到的2019年四个季度销售量Y的值。到这里,我们这次的分析就算全部做完了。

    其实在我们工作当中,时间序列分析用到的地方特别多,今天只是跟大家介绍了如何用EXCEL进行来进行分析,在其他的数据分析工具当中,也都能够用这个模型进行分析,比如说SPSS、R、PYTHON等都是可以做这个分析的。大家在工作当中需要根据情况来选择自己合适的分析方法以及工具,才能够达到事半功倍的效果。

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  • 时间序列(或称动态数列)是指将同一统计指标数值按其发生时间先后顺序排列而成数列。时间序列分析主要目的是根据已有历史数据对未来进行预测。本文我们会分享如何用历史股票数据进行基本时间序列分析...

    时间序列(或称动态数列)是指将同一统计指标的数值按其发生的时间先后顺序排列而成的数列。时间序列分析的主要目的是根据已有的历史数据对未来进行预测。本文我们会分享如何用历史股票数据进行基本的时间序列分析(以下简称时序分析)。首先我们会创建一个静态预测模型,检测模型的效度,然后分享一些用于时序分析的重要工具。

    在创建模型之前,我们先简要了解时间序列的一些基本参数,比如移动平均线、趋势、季节性等。

    获取数据

    我们本文会用到 MRF 过去五年的“调整价格”,用 pandas_datareader 可以从 Yahoo财经上获取所需的数据。我们首先导入需要的库:

    import pandas as pd
    import pandas_datareader as web
    import matplotlib.pyplot as plt
    import numpy as np
    
    

    现在我们用 datareader 获取数据,主要是自 2012 年 1 月 1 日至 2017 年 12 月 21 日的股票数据。当然也可以只用调整收盘价,因为这是最相关的价格,应用在所有的金融分析中。

    stock = web.DataReader('MRF.BO','yahoo', start = "01-01-2012", end="31-12-2017")
    stock = stock.dropna(how=’any’)
    
    

    我们可以用 head() 函数检查数据。

    stock.head()
    
    

    image.png

    我们可以用导入的 matplotlib 库再次绘制出时间段内的调整价格。

    stock[‘Adj Close’].plot(grid = True)
    
    

    计算和绘制每日收益

    利用时间序列,我们可以计算出随着时间变化的每日收益,并绘制出收益变化图。我们将从股票的调整收盘价中计算出每日收益,以列名“ret”储存在同一数据帧“stock”中。

    stock['ret'] = stock['Adj Close'].pct_change()
    stock['ret'].plot(grid=True)
    
    

    移动平均数

    和收益相同,我们可以计算和绘制出调整收盘价格的移动平均线。移动平均线是广泛应用于技术分析中的一个非常重要的指标。出于简要说明的目的,这里我们只计算 20 天移动平均线作为示例。

    stock['20d'] = stock['Adj Close'].rolling(window=20, center=False).mean()
    stock['20d'].plot(grid=True)
    
    

    在搭建模型预测前,我们先快速看看时间序列中的趋势和季节性。

    image.png

    趋势和季节性

    简单来说,趋势表示时间序列在一段时间内的整体发展方向。趋势和趋势分析同样广泛应用于技术分析中。如果在时间序列中定期出现一些模式,我们就说数据具有季节性。时间序列中的季节性会影响预测模型的结果,因此对它不能掉以轻心。

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    预测

    我们会讨论一个简单的线性分析模型,假设时间序列呈静态,且没有季节性。也就是这里我们假设时间序列呈线性趋势。模型可以表示为:

    Forecast (t) = a + b X t
    
    

    这里的“a”为时间序列在Y轴上的截距,“b”为斜率。我们现在看看 a 和 b 的计算。我们考虑时间序列在时间段“t”内的值D(t)。

    在这个方程式中,“n”是样本大小。我们可以通过用上面的模型计算 D(t)的预测值,并将值和实际观测值比较,进而验证我们的模型。我们可以计算出平均误差,即预测 D(t)值和实际 D(t)值之间的差距的平均值。

    在我们的股票数据中,D(t)是 MRF 的调整收盘价。我们现在用 Python 计算 a,b,预测值和它们的误差值。

    #Populates the time period number in stock under head t
    stock['t'] = range (1,len(stock)+1)
    
    #Computes t squared, tXD(t) and n
    stock['sqr t']=stock['t']**2
    stock['tXD']=stock['t']*stock['Adj Close']
    n=len(stock)
    
    #Computes slope and intercept
    slope = (n*stock['tXD'].sum() - stock['t'].sum()*stock['Adj Close'].sum())/(n*stock['sqr t'].sum() - (stock['t'].sum())**2)
    intercept = (stock['Adj Close'].sum()*stock['sqr t'].sum() - stock['t'].sum()*stock['tXD'].sum())/(n*stock['sqr t'].sum() - (stock['t'].sum())**2)
    print ('The slope of the linear trend (b) is: ', slope)
    print ('The intercept (a) is: ', intercept)
    
    

    上面的代码会给出如下输出:

    The slope of the linear trend (b) is: 41.2816591061
    
    The intercept (a) is: 1272.6557803
    
    

    我们现在可以通过计算预测值和平均误差来验证模型的效度。

    #Computes the forecasted values
    stock['forecast'] = intercept + slope*stock['t']
    
    #Computes the error
    stock['error'] = stock['Adj Close'] - stock['forecast']
    mean_error=stock['error'].mean()
    print ('The mean error is: ', mean_error)
    
    

    输出的平均误差如下所示:

    The mean error is: 1.0813935108094419e-10
    
    

    从平均误差值可以看出,我们的模型给出的值非常接近实际值。因此数据没有受到任何季节性方面的影响。

    下面我们讨论一些用于分析时序数据的很实用的工具,它们对于金融交易员在设计和预先测试交易策略时非常有帮助。

    交易员们常常要处理大量的历史数据,并且根据这些时间序列进行数据分析。我们这里重点分享一下如何应对时间序列中的日期和频率,以及索引、切片等操作。主要会用到 datetime库。

    我们首先将 datetime 库导入到程序中。

    #Importing the required modules
    
    from datetime import datetime
    from datetime import timedelta
    
    

    处理日期和时间的基本工具

    先将当前日期和时间保存在变量“current_time”中,执行代码如下:

    #Printing the current date and time
    
    current_time = datetime.now()
    current_time
    Output: datetime.datetime(2018, 2, 14, 9, 52, 20, 625404)
    
    

    我们可以用 datetime 计算两个日期的不同之处。

    #Calculating the difference between two dates (14/02/2018 and 01/01/2018 09:15AM)
    
    delta = datetime(2018,2,14)-datetime(2018,1,1,9,15)
    delta
    Output: datetime.timedelta(43, 53100)
    
    

    使用如下代码将输出转换为用“天”或“秒”表达:

    #Converting the output to days
    
    delta.days
    Output: 43
    
    #Converting the output to seconds
    
    delta.seconds
    Output: 53100
    
    

    如果我们想变换日期,可以用前面导入的 timedelta 模块。

    #Shift a date using timedelta
    
    my_date = datetime(2018,2,10)
    
    #Shift the date by 10 days
    
    my_date + timedelta(10)
    Output: datetime.datetime(2018, 2, 20, 0, 0)
    
    

    我们也可以用 timedelta 函数的乘法。

    #Using multiples of timedelta function
    
    my_date - 2*timedelta(10)
    Output: datetime.datetime(2018, 1, 21, 0, 0)
    
    

    我们前面看过了 datetime 模块的“datetime”和“timedelta”数据类型。我们简要说明一下在分析时间序列时用到的主要数据类型:

    数据类型

    描述

    Date

    用公历保存日历上的日期(年,月,日)

    Time

    将时间保存为小时、分钟、秒和微秒

    Datetime

    保存date和time两种数据类型

    Timedelta

    保存两个datetime值的不同之处

    字符串和 datetime 之间的转换

    我们可以将 datetime 格式转换为字符串,并以字符串变量进行保存。也可以反过来,将表示日期的字符串转换为 datetime 数据类型。

    #Converting datetime to string
    
    my_date1 = datetime(2018,2,14)
    str(my_date1)
    Output: '2018-02-14 00:00:00'
    
    

    我们可以用 strptime 函数将字符串转换为 datetime。

    #Converting a string to datetime
    
    datestr = '2018-02-14'
    datetime.strptime(datestr, '%Y-%m-%d')
    Output: datetime.datetime(2018, 2, 14, 0, 0)
    
    

    也可以用 Pandas 处理日期。我们先导入 Pandas。

    #Importing pandas
    
    import pandas as pd
    
    

    在 Pandas 中用“to_datetime”将日期字符串转换为 date 数据类型。

    #Using pandas to parse dates
    
    datestrs = ['1/14/2018', '2/14/2018']
    pd.to_datetime(datestrs)
    Output: DatetimeIndex(['2018-01-14', '2018-02-14'], dtype='datetime64[ns]', freq=None)
    
    

    在 Pandas 中,将缺失的时间或时间中的 NA 值表示为 NaT。

    时间序列的索引和切片

    为了更好的理解时间序列中的多种操作,我们用随机数字创建一个时间序列。

    #Creating a time series with random numbers
    
    import numpy as np
    from random import random
    dates = [datetime(2011, 1, 2), datetime(2011, 1, 5), datetime(2011, 1, 7), datetime(2011, 1, 8), datetime(2011, 1, 10), datetime(2011, 1, 12)]
    ts = pd.Series(np.random.randn(6), index=dates)
    ts
    
    Output:
    2011-01-02   0.888329
    2011-01-05  -0.152267
    2011-01-07   0.854689
    2011-01-08   0.680432
    2011-01-10   0.123229
    2011-01-12  -1.503613
    dtype: float64
    
    

    用我们展示的索引,可以将该时间序列的元素调用为任何其它 Pandas 序列。

    ts[’01/02/2011′] 或 ts[‘20110102’]会给出同样的输出0.888329

    切片操作和我们对其它 Pandas 序列的切片操作相同。

    时间序列中的重复索引

    有时你的时间序列会包含重复索引。看一下如下时间序列:

    #Slicing the time series
    
    ts[datetime(2011,1,7):]
    Output:
    2011-01-07 0.854689
    2011-01-08 0.680432
    2011-01-10 0.123229
    2011-01-12 -1.503613
    dtype: float64
    
    

    在上面的时间序列中,我们可以看到“2018-01-02”重复出现了 3 次。我们可以用 index 函数的“is_unique”属性检查这一点。

    dup_ts.index.is_unique
    Output: False
    
    

    可以用 groupby 功能集合有相同索引的记录。

    grouped=dup_ts.groupby(level=0)
    
    

    我们现在可以根据自己的需求,使用这些记录的平均值、计数、总和等等。

    grouped.mean()
    Output:
    2018-01-01 -0.471411
    2018-01-02 -0.013973
    2018-01-03 -0.611886
    dtype: float64
    
    grouped.count()
    Output:
    2018-01-01 1
    2018-01-02 3
    2018-01-03 1
    dtype: int64
    
    grouped.sum()
    Output:
    2018-01-01 -0.471411
    2018-01-02 -0.041920
    2018-01-03 -0.611886
    dtype: float64
    
    

    数据位移

    我们可以用 shift 函数转移时间序列的索引。

    #Shifting the time series
    ts.shift(2)
    Output:
    2011-01-02 NaN
    2011-01-05 NaN
    2011-01-07 0.888329
    2011-01-08 -0.152267
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    总结

    本文我们简要讨论了时间序列的一些属性,以及如何用 Python 计算它们。同时也用一个简单的线性模型预测时间序列。最后分享了分析时间序列时用到的一些基本功能,比如将日期从一种格式转换为另一种格式。

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  • 销售预测是整个货物供应环节核心。营销、物流、生产都与之息息相关。时间序列预测法是其中一种常见预测销量方法。时间序列有四种要素:TSCI,分别是趋势...详细步骤:准备数据按时间先后顺序排列好数据,年月...
  • 1. 时间序列:又称动态数列,是把不同时间上变量值按照先后顺序排列而成一组数据。 2. 时间序列要素:时间要素和不同时间下数据要素 3. 时间序列分类:趋势变动(T)、季节变动(S)、循环变动(C)和随机...
  • 时间序列预测模型

    2020-08-22 18:02:55
    时间序列(或称动态数列)是指将同一统计指标数值按其发生时间先后顺序排列而成数列。时间序列分析主要目的是根据已有历史数据对未来进行预测。 一个时间序列往往是以下几类变化形式叠加或耦合: 长期...
  • 时间序列 —— task03

    2020-08-23 21:40:12
    时间序列是指将同一统计量数值按其发生时间先后顺序排列而成数列 常用按时间顺序排列一组随机变量X1,X2,⋯Xt,⋯ 表示一个随机事件时间序列,简记为 {Xt} 时间序列各种变化都可以归纳成四大类因素...
  • 时间序列分析与挖掘

    千次阅读 2018-05-02 21:11:24
    时间序列(或称动态数列)是指将同一统计指标数值按其发生时间先后顺序排列而成数列。时间序列分析主要目的是根据已有历史数据对未来进行预测。 时间序列构成要素:长期趋势,季节变动,循环变动,不规则...
  • 机器学习(十一)时间序列模型

    千次阅读 2018-08-30 16:51:00
    时间序列是指将同一统计指标数值按其发生时间先后顺序排列而成数列。 1.2 构成要素 时间序列可以分为长期趋势(trend)、季节变动(seasonal)、循环变动(cycling)和随机波动(irregular)四个部分。 ...
  • 资金流入流出打卡

    2020-08-24 19:37:54
    时间序列是指将同一统计量树枝按其发生时间先后顺序排列而成数列 时间序列变化影响因素 长期趋势:会导致学序列出现明显长期趋势 循环波动:会导致序列呈现周期性波动 季节性变化:会导致序列呈现出和...
  • Task03 时间序列模型

    2020-08-22 23:04:48
    时间序列是指将同一 统计量数值按其发生时间先后顺序排列而成数列,常用按时间顺序排列一组随机变量????1,????2,⋯????????,⋯表示 一个随机事件时间序列,简记为 {????????} 1.1.1 时间序列变化因素 ...
  • 时间序列是指同一统计指标数值按其发生时间先后顺序排列而成数列(是均匀时间间隔上观测值序列)。 时间序列分析主要目的是根据已有历史数据对未来进行预测。 时间序列分析主要包括内容有:趋势分析...
  • 是指将同一统计指标数值按其发生时间先后顺序排列而成数列。 时间序列分析前提是认为这些收集到数据点在一段时间内变化可能具有特定内部结构,比如趋势季节变化等等。在此前提下,通过比较不同时间点...
  • 时间序列是指将同一统计指标数值按其发生时间先后顺序排列而成数列。时间序列分析主要目的是根据已有历史数据对未来进行预测。经济数据中大多数以时间序列形式给出。根据观察时间不同,时间序列中...
  • 时间序列分析之ARIMA上手-Python

    万次阅读 多人点赞 2017-05-23 21:49:24
    时间序列(或称动态数列)是指将同一统计指标数值按其发生时间先后顺序排列而成数列。时间序列分析主要目的是根据已有历史数据对未来进行预测。 时间序列分析 时间序列分析是根据系统观察得到时间序列...
  • R语言 时间序列(一)

    千次阅读 2018-03-29 19:49:02
    定义:是指将同一统计指标数值按其发生时间先后顺序排列而成数列。时间序列分析主要目的是根据已有历史数据对未来进行预测。 序列容易受到长期趋势、季节变动、循环变动、不规则变动等因素影响。 1. ...
  • 时间序列(或称动态数列)是指将同一统计指标数值按其发生时间先后顺序排列而成数列。时间序列分析主要目的是根据已有历史数据对未来进行预测。本文我们会分享如何用历史股票数据进行基本时间序列分析...
  • 在数据可视化过程中,...有序性,随时间变化事件有先后顺序; 周期性,许多自然或商业现象都具有循环规律,如季节就有周期性循环。 结构性,时间尺度可以按照年、季度、月、日、小时、分钟、秒等去切割。 ...
  • 有序性:时间都是有序,事件之间有先后顺序。 周期性:许多自然或商业现象都具有循环规律,如季节等周期性循环。 结构性:时间尺度可以按照年、季度、月、日、小时、分钟、秒等去切割。 「时间...
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空空如也

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季节的先后顺序