精华内容
下载资源
问答
  • 1. 实际销售额=预估销售额...季节变动是指客观现象由于受自然因素和生产或生活条件的影响,在一年内随着季节的更换而引起的比较有规律的,可以预测的周期变动。循环变动的周期在一年以上,且周期长短不同,没有固定的变

    1. 实际销售额=预估销售额(假设季节无影响)*季节指数

    2. 有三个企业的年利润额分别是5000万元、8000万元和3900万元,则这句话中有( )个变量

    答案:2个变量,企业&年利润额

    4.周末超市的营销额常常会高于平常,这种波动属于

    正确答案: C

    长期趋势
    循环变动
    季节变动
    不规则变动

    季节变动和循环变动的区别:
    季节变动是指客观现象由于受自然因素和生产或生活条件的影响,在一年内随着季节的更换而引起的比较有规律的,可以预测的周期变动。循环变动的周期在一年以上,且周期长短不同,没有固定的变动期限和明显的规律性,很难事先预知

    10. 已知甲、乙两班学生统计学考试成绩:甲班平均分为70分,标准差为7.5分;乙班平均分为75分,标准差为7.5分。由此可知两个班考试成绩的离散程度

    正确答案: A

    甲班较大
    乙班较大
    两班相同
    无法作比较

    解:
    变异系数 cv = σμ\frac{\sigma}{\mu}。当需要比较两组数据离散程度大小的时候,如果两组数据的测量尺度相差太大,或者数据量纲的不同,直接使用标准差来进行比较不合适,此时就应当消除测量尺度和量纲的影响,而变异系数可以做到这一点,它是原始数据标准差与原始数据平均数的比。CV没有量纲,这样就可以进行客观比较了。事实上,可以认为变异系数和极差、标准差和方差一样,都是反映数据离散程度的绝对值。其数据大小不仅受变量值离散程度的影响,而且还受变量值平均水平大小的影响。

    12.置信概率表达了区间估计的

    正确答案: B

    精准性
    可靠性
    显著性
    规范性

    解:
    置信概率 = 1 - α\alpha
    置信区间的长度反映了估计的精确程度

    13.AARRR模型分别对应用户生命周期中的每个阶段。以下不属于某个阶段的是

    正确答案: C

    Activation
    Revenue
    Requirement
    Acquisition

    AARRR是Acquisition、Activation、Retention、Revenue、Referral,五个单词的缩写,分别对应用户生命周期中的5个。以下以移动应用为例简单讲解AARRR模型每个阶段。
    用户获取(Acquisition)
    运营一款移动应用的第一步,毫无疑问是获取用户,也就是大家通常所说的推广。如果没有用户,就谈不上运营。
    用户激活(Activation)
    很多用户可能是通过终端预置(刷机)、广告等不同的渠道进入应用的,这些用户是被动地进入应用的。如何把他们转化为活跃用户,是运营者面临的第一个问题。
    当然,这里面一个重要的因素是推广渠道的质量。差的推广渠道带来的是大量的一次性用户,也就是那种启动一次,但是再也不会使用的那种用户。严格意义上说,这种不能算是真正的用户。好的推广渠道往往是有针对性地圈定了目标人群,他们带来的用户和应用设计时设定的目标人群有很大吻合度,这样的用户通常比较容易成为活跃用户。另外,挑选推广渠道的时候一定要先分析自己应用的特性(例如是否小众应用)以及目标人群。对别人来说是个好的推广渠道,对你却不一定合适。
    另一个重要的因素是产品本身是否能在最初使用的几十秒钟内抓住用户。再有内涵的应用,如果给人的第一印象不好,也会“相亲”失败,成为“娶不到媳妇的老大难”。
    此外,还有些应用会通过体验良好的新手教程来吸引新用户,这在游戏行业尤其突出。
    用户留存(Retention)
    有些应用在解决了活跃度的问题以后,又发现了另一个问题:“用户来得快、走得也快”。有时候我们也说是这款应用没有用户粘性。
    我们都知道,通常保留一个老客户的成本要远远低于获取一个新客户的成本。所以狗熊掰玉米(拿一个、丢一个)的情况是应用运营的大忌。但是很多应用确实并不清楚用户是在什么时间流失的,于是一方面他们不断地开拓新用户,另一方面又不断地有大量用户流失。
    解决这个问题首先需要通过日留存率、周留存率、月留存率等指标监控应用的用户流失情况,并采取相应的手段在用户流失之前,激励这些用户继续使用应用。
    留存率跟应用的类型也有很大关系。通常来说,工具类应用的首月留存率可能普遍比游戏类的首月留存率要高。
    获得收益(Revenue)
    获取收入其实是应用运营最核心的一块。极少有人开发一款应用只是纯粹出于兴趣,绝大多数开发者最关心的就是收入。即使是免费应用,也应该有其盈利的模式。
    收入有很多种来源,主要的有三种:付费应用、应用内付费、以及广告。付费应用在国内的接受程度很低,包括Google Play Store在中国也只推免费应用。在国内,广告是大部分开发者的收入来源,而应用内付费在游戏行业应用比较多。
    无论是以上哪一种,收入都直接或间接来自用户。所以,前面所提的提高活跃度、提高留存率,对获取收入来说,是必需的基础。用户基数大了,收入才有可能上量。
    推荐传播(Referral)
    以前的运营模型到第四个层次就结束了,但是社交网络的兴起,使得运营增加了一个方面,就是基于社交网络的病毒式传播,这已经成为获取用户的一个新途径。这个方式的成本很低,而且效果有可能非常好;唯一的前提是产品自身要足够好,有很好的口碑。
    从自传播到再次获取新用户,应用运营形成了一个螺旋式上升的轨道。而那些优秀的应用就很好地利用了这个轨道,不断扩大自己的用户群体。
    通过上述这个AARRR模型,我们看到获取用户(推广)只是整个应用运营中的第一步,好戏都还在后头。如果只看推广,不重视运营中的其它几个层次,任由用户自生自灭,那么应用的前景必定是暗淡的。

    14.下面哪一项是属于用户自主访问流量?

    正确答案: B 你的答案: A (错误)

    通过淘宝搜索来的流量
    用户从自己的购物车收藏夹里来的流量
    通过一套搜索来的流量
    从商城首页来的流量

    自主访问定义:
    自主访问是指用户可以按照自己的意愿,通过在浏览器输入网址或者通过淘宝收藏夹的链接,或者通过其他推广方式的链接直接对淘宝某店铺进行访问,也就是我们通过链接进入店铺或者商品,而不是通过搜索进入。 自主访问大多数都是为老客户或者有下单意愿的客户。

    自主访问就是直接访问,指用户通过在浏览器上直接输入网址书签对网站进行访问的行为。

    具体是指访客直接在浏览器里输入您店铺的链接,或者通过浏览器收藏夹里您店铺的链接,或者某店铺推广时访客直接复制该店铺链接进行访问的方式。

    15.以下哪个指标,是指只访问了入口页面(例如网站首页)就离开的访问量与所产生总访问量的百分比

    正确答案: D

    页面转化率
    页面二跳率
    页面点击率
    页面跳出率

    转化率:转化率指在一个统计周期内,完成转化推广信息页面到达的次数的比率。计算公式为:转化率=(转化/转化次数)×100%。例如:10名买家看到某个搜索推广的结果,其中5名买家点击了某一推广结果并被跳转到目标URL上,之后,其中2名买家有了后续转化的行为。那么,这条推广结果的转化率就是(2/5)×100%=40%。 转化率是网站最终能否盈利的核心,提升网站转化率是网站综合运营实力的结果。

    二跳率:二跳率的概念是当网站页面展开后,用户在页面上产生的首次点击被称为“二跳”,二跳的次数即为“二跳量”。二跳量与到达量(进入网站的人)的比值称为页面的二跳率。这是一个衡量外部流量质量的重要指标。

    点击率:点击率是指网站页面上某一内容被点击的次数与被显示次数之比,即clicks/views,它是一个百分比。反映了网页上某一内容的受关注程度,经常用来衡量广告的吸引程度。如果该网页被打开了1000次,而该网页上某一广告被点击了10次,那么该广告的点击率为:1%

    跳出率:跳出率是指在只访问了入口页面(例如网站首页)就离开的访问量与所产生总访问量的百分比。跳出率计算公式:跳出率=访问一个页面后离开网站的次数/总访问次数

    16. 以下是一家电商网站的一周销售数据,该网站主要用户群是办公室女性,销售额主要集中在5种产品上,如果你是这家公司的分析师

    a) 从数据中,你看到了什么问题?你觉得背后的原因是什么?
    b) 通过数据,你会提出哪些运营改进策略?
    表如下:一组每天某网站的销售数据在这里插入图片描述
    Ref
    从图中数据很明显的就能看出,周末两天的销售额明显低于工作日的每天销售额,而工作日当中,周一销售额最高,周二其次,周五销售额第三高,周三周四销售额开始呈现小幅度下降趋势。从以上的数据分析再综合用户群的分析,我们可以发现,周末每日的销售额大幅度偏低是有原因的。原因在于用户群为办公室女性,显然结合数据可以分析的出,此用户群更多是在工作日的时间在此平台购物消费,而周末在平台购物消费的动力或者欲望不强烈。
    针对周末销售额偏小的问题我们可以做周末活动运营。
    【方案一】可以在周末之前提前告知用户平台会在周末进行优惠活动。但这种活动存在一种风险,用户会不会大量集中去平台消费,影响工作日正常销售额。所以,在周末优惠活动的基础上还可以进行优化,可以一段时间搞一次不定期的周末优惠活动,这样能降低用户的对周末优惠的预见性,降低集中去某一时段购物的概率。
    【方案二】调查周末工作女性出门逛街逛商场的指数,指数高我们可以结合线下渠道,不定期线上发布线下实体店优惠活动,把本来有出门逛商场需求的用户引流到自家或者合作商线下实体店。当然,这样做的前提是线下渠道足够广。

    17.

    订单表tbl_order
    在这里插入图片描述
    用户表:
    在这里插入图片描述

    1、查询2017年上半年(1-6月),上海地区销售额排名前10的商品ID。需要的字段:商品ID

    SELECT 
        o.pid, SUM(o.salesamount)
    FROM
        tbl_order o
            JOIN
        tbl_user u ON o.userid = u.userid
    WHERE
        o.orderdate BETWEEN '2017/01/01' AND '2017/06/30'
            AND u.City like '%上海市%'
    GROUP BY o.pid
    ORDER BY SUM(salesamount) desc
    LIMIT 10;
    

    2、查询2017年7月所有订单中,有且仅有轮胎和保养两个品类的订单数

    SELECT 
        COUNT(orderid)
    FROM
        tbl_order o
            JOIN
        (SELECT 
            a.orderid AS orderid
        FROM
            (SELECT 
            orderid
        FROM
            tbl_order
        WHERE
            MONTH(orderdate) = 7
                AND category IN ('轮胎')) a
        JOIN (SELECT 
            orderid
        FROM
            tbl_order
        WHERE
            MONTH(orderdate) = 7
                AND category IN ('保养')) b
        WHERE
            a.orderid = b.order_id) c ON c.orderid = o.orderid
    GROUP BY orderid
    HAVING COUNT(o.category) = 2;
    

    还请大佬们指正。
    此解对表的理解是每个orderid可以对应多个category,分别找到含有‘轮胎’和‘保养’的orderid,之后筛选出只包含两种category的orderid,再对筛选出的orderid进行计数。

    展开全文
  • 在PowerPoint2010中默认的视图模式是A....季节变动一般是指市场现象以年度为周期,随着自然季节的变化,每年都呈现的有规律的循环变动。( )88. In the Northern Hemisphere, a wind that shifts counterclockwise is...

    在PowerPoint2010中默认的视图模式是A.普通视图B.阅读视图C.幻灯片浏览视图D.备注视图

    更多相关问题

    蔬菜植物春化中种子植物感应型的代表蔬菜是(B )等。

    季节变动一般是指市场现象以年度为周期,随着自然季节的变化,每年都呈现的有规律的循环变动。( )

    88. In the Northern Hemisphere, a wind that shifts counterclockwise is a ______.

    世界三大无酒精饮料为咖啡、茶、可可。( )

    强权政治主导下的实用主义,让国际反恐陷入 “越反越恐”的怪圈。

    《圣经》如果被看为一个文学文本的话,它的文学性就在于其中的夸张性比喻等修辞。

    领导开车时我坐在()

    对同一行政相对人的同一违反行政管理秩序的行为不得以同一事实和同一依据给予两次以上的行政处罚。这体现了()

    向候选人提问时,你不应该

    提高了车辆运用效率和经济效益是公路零担货物运输的优点。

    3.配合物[CoCl 2NH3(en)]Cl2中,中心原子的配位数为( )A.3B.4C.5D.6

    ( )是指企业决定同时经营两种或两种以上互相竞争的品牌

    影视拍摄时,当拍摄环境不安全、不利于演员安全时,应该让演员自己注意安全。

    提高了车辆运用效率和经济效益是公路零担货物运输的优点。

    投资性房地产就是固定资产。

    可吸入颗粒物的空气动力学直径是:

    在会议开始或者结束时递送名片( )

    11 a sentence ________

    请选出带有辅音音素[z]的单词或词组:

    某公司今年与上年相比,销售收入增长10%,净利润增长8%,资产总额增加12%,负债总额增加9%。可以判断,该公司净资产收益率比上年上升了。

    若商品的价格1上涨6%,销售量下降6%,则销售额()

    甲赠与乙一部手机。一个月后,乙将甲之子丙打成重伤。则( )。

    财政机关预拨给行政、事业单位下年度的经费,应借记( )科目。

    4. 甲公司与客户签订一合同以出售A、B、C三种产品,交易价格总价为100万元。A、B、C各产品的单独售价分别为40万元、55万元、45万元,合计140万元。该企业经常将B及C产品合并按60万元价格出售,经常将A产品按40万元出售。甲公司下列会计处理的表述中正确的有( )。

    ( )是指企业决定同时经营两种或两种以上互相竞争的品牌

    •1.( )是研究学校情境中学与教的基本心理规律的科学。

    有一批经过热变形的锻件,晶粒粗大,不符合质量要求,主要原因是( )。

    88. In the Northern Hemisphere, a wind that shifts counterclockwise is a ______.

    某公司今年与上年相比,销售收入增长10%,净利润增长8%,资产总额增加12%,负债总额增加9%。可以判断,该公司净资产收益率比上年上升了。

    假设投资者小王手上有资金50000元,打算用来投资某个股权众筹项目,该项目单笔投资额为15000元,请问小王在进行认购操作时最多可认购几份项目份额?( )

    ( )是指企业决定同时经营两种或两种以上互相竞争的品牌

    某国有一家非常受欢迎的冰淇淋店 , 最近将一种冰淇淋的单价从过去的 1.8 元提到 2 元 , 销售仍然不错。然而 , 在提价一周之内 , 几个服务员陆续辞职不干了。 下列哪一项最能解释上述现象?

    蔬菜植物春化中种子植物感应型的代表蔬菜是(B )等。

    某地进行国有商业企业经营情况调查,则调查对象是( )。

    世界三大无酒精饮料为咖啡、茶、可可。( )

    展开全文
  • 1、拿到数据咱们开始分析 我们拿到数据的时候,时间序列是数据主要分为四类,1.长期趋势。2.季节变动。3.循环变动 4.... 给大家普及下(手动狗头): ...不规则变动是指由于意外的波动。而且这个意外是不经常的。 具体演示一

    1、拿到数据咱们开始分析

    我们拿到数据的时候,时间序列是数据主要分为四类,1.长期趋势。2.季节变动。3.循环变动 4.不规则数据。
    给大家普及下(手动狗头):
    1.长期趋势:

    长期趋势是在很长时间实践按照某种特定趋势变化。简单来说,就是函数单调递减和函数单调递增。

    2.季节变动:

    由于自然条件和社会因素的影响,客观现象的统计数值在一年内出现的带有规律性的变化。

    3.循环变动:

    就是数据表现的是一个循环函数

    4.不规则数据:

    不规则变动是指由于意外的波动。而且这个意外是不经常的。

    具体演示一下:
    在这里插入图片描述
    尴尬,俺看不出来。当然数据要根据具体应用场景去选择方法,当然我的方法不一定适用全部。
    我这个是根据实际运用场景,直接选择了Arima算法。(终归只是算法而已,人是活的,不一定非得用某一种固定的算法)。

    2、Arima

    现在我们可以看到上面的数据并不平稳,当然咱们这样看只是我们直到了,计算机都不知道啊,所以必须得去测一下。

    硬性基础知识

    普及下时间序列平稳性:平稳性就是要求样本时间序列拟合的曲线在未来一段时间中顺着现有形态“惯性"的持续下去,平稳性要求序列的均值和方差不发生明显变化。
    在Arima里有两个概念:
    严平稳:分布不随时间的变化而变化,也就是说方差和期望都是不变的。
    弱平稳:期望和相关系数(依赖性)是不变的,比如未来某时刻的Xt依赖于过去的数据,这就是依赖性。

    ps:现实生活中严平稳太难,基本上弱平稳就好啦。

    如果我们拿到数据不平稳怎么办?
    我们这时候就需要差分法:时间序列在t和t-1时刻的差值。
    ps:如果我们有一组数据x1,x2,x3如果x1和x2平稳,x3不平稳这个适合我们需要把x1,x2,x3全部差分。

    第一幅图是没有了的,第二幅图是差分了的:
    在这里插入图片描述
    代码:

    # -*- coding: utf-8 -*-
    """
    Created on Sat Dec 26 18:57:06 2020
    
    @author: 13056
    """
    import pandas as pd
    import matplotlib.pyplot as plt
    #导入数据
    data =pd.read_csv(r'C:/Users/13056/Desktop/145.csv',encoding = 'gb2312')
    data = data.drop(['日期'], axis=1)
    #用subplot()方法绘制多幅图形
    plt.figure(figsize=(6,6),dpi=80)
    #创建第一个画板
    plt.figure(1)
    #将第一个画板划分为2行1列组成的区块,并获取到第一块区域
    ax1 = plt.subplot(211)
    #在第一个子区域中绘图
    plt.plot(data.ds)
    data['ds'] = data['ds'].diff(1)#进行差分
    #选中第二个子区域,并绘图
    ax2 = plt.subplot(212)
    plt.plot(data.ds)
    

    对于差分,给大家举个例子(今天操作系统复习完了,很闲)
    在这里插入图片描述
    应该很简单明了,一次差分就是做一次加减法。(时间序列差分了不还是时间序列嘛/手动狗头),上面那个diff()函数里面的数字,如diff(1)就是时间间隔1的数据做减法,如果是diff(2),就是时间间隔2的数据做减法。

    Arima模型

    这就是Ar+i+ma的结合咱们现在分开讲一下。

    AR

    AR是一个自回归模型
    p阶自回归过程的公式:yt =μ+∑pi=1riyt-1t(其中yt是当前值,u是常数项,p是阶数,ri是自相关系数,εt是误差。

    • 用过去的数据去预测未来的数据
    • 满足平稳性要求
    • 自相关系数ri起码得大于等于0.5(自相关系数度量的是同一事件在两个不同时期之间的相关程度)

    MA

    MA是一个移动平均模型(关注的是自回归模型中的误差项的累加)。
    q阶自回归过程的公式:yt =μ+εt+∑qi=1θiεt-i
    目的:有效消除预测过程中的随机波动。

    ARMA

    自回归移动平均模型,公式定义。
    yt =μ+εt+∑qi=1θiεt-i+∑pi=1riyt-1

    这里说明一下,p和q是我们自己指定的,我们需要用已有的数据去求θi和ri。i就是我们之前差分的那个差分项(简单来说就是第几个数据)。

    ARIMA

    ARIMA就是差分自回归移动平均模型。
    我们一共需要指定的参数(p,q,d),p和q是自回归模型和移动平均模型的阶数,i就是差分了第几个。(这个阶数就是滞后值,一阶滞后就是模型的前一期值。)

    如何选择p值和q值

    自相关函数ACF

    目的:看同一序列不同时序取值的相关性。
    公式acf(k) = ρk = Cov(yt,yt-k)/Var(yt)
    ρk的取值范围[-1,1],-1表示负相关,+1表示正相关,0是不相关。
    我画的ACF图:(自相关图是一个平面二维坐标悬垂线图。横坐标表示延迟阶数,纵坐标表示ACF值,横坐标表示延迟阶数,纵坐标表示偏自相关系数。那个蓝色区域是置信区间,正常取95%)简单来说横坐标那个k然后表示的数据自然就是t-k个数据表示的信息。
    在这里插入图片描述
    代码:

    # -*- coding: utf-8 -*-
    """
    Created on Sat Dec 26 18:57:06 2020
    
    @author: 13056
    """
    import pandas as pd
    from statsmodels.graphics.tsaplots import plot_acf
    data =pd.read_csv(r'C:/Users/13056/Desktop/145.csv',encoding = 'gb2312')
    data = data.drop(['日期'], axis=1)
    data['ds'] = data['ds'].diff(1)
    data1 = data.ds.dropna()
    plot_acf(data1)
    

    这里说一下偏自相关函数pacf,我们之前求的acf(k)并不是yt和yt-k之间单纯的相关关系,收到了很多东西的影响,包括t和t-k之间数据的影响,而pacf就可以无视这些影响,严格两个关系的相关性。(很复杂的东西,理解就行。)
    画图:
    在这里插入图片描述
    代码:

    # -*- coding: utf-8 -*-
    """
    Created on Sat Dec 26 18:57:06 2020
    
    @author: 13056
    """
    import pandas as pd
    from statsmodels.graphics.tsaplots import plot_pacf
    data =pd.read_csv(r'C:/Users/13056/Desktop/145.csv',encoding = 'gb2312')
    data = data.drop(['日期'], axis=1)
    data['ds'] = data['ds'].diff(1)
    data1 = data.ds.dropna()
    plot_pacf(data1)
    

    建立Arima模型

    我们现在需要求(p,d,q),d我们就不说了= =就是差分几阶。

    模型 acf pacf
    AR( p) 衰减趋于0 p阶后截尾
    MA( q) q阶后截尾 衰减趋于0
    ARMA( p,q) q阶后截尾衰减趋于0 p阶后截尾衰减趋于0

    再看看我们的pacf那个图,从第2个(1阶)开始进入置信区,也就是AR模型在这里取的p为1。此时数据需要在acf上需要衰减趋于0。
    我们再看看acf那个图,从第2个(1阶)开始进入置信区,所以说MA模型在这里取的q为1。
    此时数据需要在pacf上需要衰减趋于0。
    要是看不懂,还有一个方法 = =那就是暴力遍历!!!
    流程:

    1. 将序列平稳(确定d)
    2. 求p,q
    3. 调用模型arima(p,d,q)

    最后建立Arima模型的代码:

    # -*- coding: utf-8 -*-
    """
    Created on Sat Dec 26 18:57:06 2020
    
    @author: 13056
    """
    import pandas as pd
    import matplotlib.pyplot as plt
    import statsmodels.api as sm
    data =pd.read_csv(r'C:/Users/13056/Desktop/145.csv',encoding = 'gb2312')
    data = data.drop(['日期'], axis=1)
    
    data['ds'] = data['ds'].diff(1)
    data1 = data.ds.dropna()
    
    model = sm.tsa.ARIMA(data1, order=(1, 0, 0))
    results = model.fit()
    #后面就是(p,d,q)
    resid = results.resid #赋值
    fig = plt.figure(figsize=(12,8))
    fig = sm.graphics.tsa.plot_acf(resid.values.squeeze())
    plt.show()
    

    画出的图:
    在这里插入图片描述

    数据的确定

    我们拿p和q的时候有时候得到的不仅仅是一组值,可能获得很多满足条件的值。
    所以我们可以用另外的一个方法去找p和q值。
    就是AIC和BIC的方法(值越小越好,k越小越好,l越大越好。)
    AIC(赤池信息准则):AIC = 2k - 2ln(l)
    BIC(贝叶斯信息准则):AIC = kln(n) - 2ln(l)
    k是模型参数个数,n是样本数量,l是似然函数
    BIC的例子:

    # BIC准则
    results_bic = pd.DataFrame(index=['AR{}'.format(i) for i in range(p_min,p_max+1)],
                               columns=['MA{}'.format(i) for i in range(q_min,q_max+1)])
     
    for p,d,q in itertools.product(range(p_min,p_max+1),
                                   range(d_min,d_max+1),
                                   range(q_min,q_max+1)):
        if p==0 and d==0 and q==0:
            results_bic.loc['AR{}'.format(p), 'MA{}'.format(q)] = np.nan
            continue
     
        try:
            model = sm.tsa.ARIMA(data1, order=(p, d, q),
                                   #enforce_stationarity=False,
                                   #enforce_invertibility=False,
                                  )
            results = model.fit()
            results_bic.loc['AR{}'.format(p), 'MA{}'.format(q)] = results.bic
        except:
            continue
    results_bic = results_bic[results_bic.columns].astype(float)
     
    fig, ax = plt.subplots(figsize=(10, 8))
    ax = sns.heatmap(results_bic,
                     mask=results_bic.isnull(),
                     ax=ax,
                     annot=True,
                     fmt='.2f',
                     )
    ax.set_title('BIC')
    plt.show()
    

    结果:
    在这里插入图片描述
    这个热力图的值越低越好= =
    其实还有一个办法求:

    train_results = sm.tsa.arma_order_select_ic(train, ic=['aic', 'bic'], trend='nc', max_ar=8, max_ma=8)
    print('AIC', train_results.aic_min_order)
    print('BIC', train_results.bic_min_order)
    

    最后我们需要检查一下模型的残差是否为平均值为0且方差为常数的正态分布。
    我上面代码是有这一步的:

    model = sm.tsa.ARIMA(train, order=(1, 1, 1))
    results = model.fit()
    resid = results.resid #赋值
    fig = plt.figure(figsize=(12,8))
    fig = sm.graphics.tsa.plot_acf(resid.values.squeeze())
    plt.show()
    

    模型预测

    我这只是一个例子,得到的结果并不咋地。

    # -*- coding: utf-8 -*-
    """
    Created on Sat Dec 26 18:57:06 2020
    
    @author: 13056
    """
    import pandas as pd
    import matplotlib.pyplot as plt
    import statsmodels.api as sm
    data =pd.read_csv(r'C:/Users/13056/Desktop/145.csv',encoding = 'gb2312')
    data = data.drop(['日期'], axis=1)
    
    data['ds'] = data['ds'].diff(1)
    data1 = data.ds.dropna()
    
    model = sm.tsa.ARIMA(data1, order=(1, 1, 1))
    results = model.fit()
    #后面就是(p,d,q)
    resid = results.resid #赋值
    predict_sunspots = results.predict(start=1,end=101,dynamic=False)
    plt.plot(data1)
    plt.plot(predict_sunspots)
    plt.show()
    

    结果:
    在这里插入图片描述
    或者是获得结果:

    results.forecast()[0]
    Out[46]: array([0.16628989])
    

    等写到了用这个项目的时候再给张好看的图叭。

    展开全文
  • 时间序列预测模型

    2020-08-22 18:02:55
    时间序列预测模型 1.时间序列分解 2.ARIMA模型 时间序列(或称动态数列)是指将同一统计指标...季节变动(Seasonal Variation,S):季节变动是由于季节的变化引起的现象发展水平的规则变动; 循环波动(Cyclical Variation

    时间序列预测模型

    1.时间序列分解

    2.ARIMA模型

    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。
    一个时间序列往往是以下几类变化形式的叠加或耦合:

    • 长期趋势(Secular trend,T):长期趋势指现象在较长时期内持续发展变化的一种趋向或状态;
    • 季节变动(Seasonal Variation,S):季节变动是由于季节的变化引起的现象发展水平的规则变动;
    • 循环波动(Cyclical Variation,C):循环波动是指以若干年为期限,不具严格规则的周期性连续波动;
    • 不规则波动(Irregular Variation,I):不规则波动也称随机波动,是指由于众多偶然因素对时间序列造成的影响。

    1.时间序列分解模型

    可采用加法结构或乘法结构分解时间序列:

    • 加法模型的形式如下:
      xt=Tt+Ct+St+Itx_t=T_t+C_t+S_t+I_t
      加法模型中的四种成分之间是相互独立的,某种成分的变动并不影响其他成分的变动。其中,对于等式右侧,第一项是趋势项,第二项是周期项,第三项是季节项,第四项是随机项。

    • 乘法模型的形式如下:
      xt=TtStCtItx_t=T_t*S_t*C_t*I_t
      乘法模型中四种成分之间保持着相互依存的关系。
      此外,还有加乘混合模型:

    • 加乘混合模型的形式如下:
      xt=TtCtSt+Itx_t=T_t*C_t*S_t+I_t
      xt=St+TtCtItx_t=S_t+T_t*C_t*I_t

    • STL(Seasonal and Trend decomposition using Loess)分解:
      最常用的分解方法;
      将时间序列分解为周期项(季节项)+趋势项+随机项

    STL分解可将时间序列分为三类:
    • 没有趋势、也没有周期的序列(水平型时间序列)
    • 只有趋势、没有周期的序列(斜坡型时间序列)
    • 既有趋势,又有周期的序列(含趋势和周期的)

    可以使用指数平滑预测各项:

    • 水平型时间序列:简单指数平滑
    • 斜坡型时间序列:Holt两参数指数平滑
    • 含趋势和周期的时间序列:Holt-winters三参数指数平滑

    ARIMA模型

    Auto Regressive Intergrated Moving Average Model(自回归差分移动平均模型)
    ARIMA模型是在平稳的时间序列基础上建立的,因此时间序列的平稳性是建模的前提。检验时间序列模型平稳的方法一般采用ADF单位根检验模型去检验。此外,如果时间序列不稳定,可以通过一些操作使得时间序列稳定(如常用的取对数、差分处理),然后进行ARIMA模型预测,得到稳定的时间序列的预测结果,然后对预测结果进行之前使序列平稳的逆操作(取指数、差分的逆操作),即可得到原始数据的预测结果。

    ARIMA模型的预处理流程如下图所示:

    在这里插入图片描述
    观察时间序列数据是否平稳的方式:

    • 时序图
    • 自相关系数图(平稳序列通常短期相关)
    • 单位根检验:
      1.检验序列是否平稳
      2.原假设:给定时间序列是非平稳序列
      3.ADF检验
      4.KPSS检验
      5.若不平稳,则可尝试差分运算
    差分运算:
    • 相距1期之间两个序列值之间的减法运算称为一阶差分运算
      xt=xtxt1\nabla x_t=x_t-x_t-1

    • 对一阶差分序列再进行一次一阶差分运算称为二阶差分运算
      2xt=xtxt1\nabla^2x_t=\nabla x_t-\nabla x_t-1

    • 相距k期之间两个序列值之间的减法运算称为k步差分运算
      kxt=xtxtk\nabla_kx_t=x_t-x_t-k

    自相关系数

    时间序列观测值与其过去的观测值之间的线性相关性

    偏自相关系数

    在去除中间k-1个随机变量的干扰后,t-k时刻观测值与t时刻观测值间的相关性

    展开全文
  • 时间序列分析与挖掘

    千次阅读 2018-05-02 21:11:24
     时间序列构成要素:长期趋势,季节变动,循环变动,不规则变动长期趋势( T )现象在较长时期内受某种根本性因素作用而形成的总的变动趋势季节变动( S )现象在一年内随着季节的变化而发生的有规律的周期性变动...
  • 朴素分解一个时间通常由长期趋势,季节变动,循环波动,不规则波动几部分组成长期趋势现象在较长时期内持续发展变化的一种趋向或状态。季节波动由于季节的变化引起的现象发展水平的规则变动循环波动在某段时间...
  • 什么同比、环比与定基比

    千次阅读 2010-03-11 15:12:00
    同比发展速度主要为了消除季节变动的影响,用以说明本期发展水平与去年同期发展水平对比而达到的相对发展速度。如,本期2月比去年2月,本期6月比去年6月等。其计算公式为: 在实际工作中,经常使用这个
  • 朴素分解一个时间通常由长期趋势,季节变动,循环波动,不规则波动几部分组成长期趋势现象在较长时期内持续发展变化的一种趋向或状态。季节波动由于季节的变化引起的现象发展水平的规则变动循环波动在某段时间...
  • 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的数值按其发生的时间先后顺序排列而成的数列。 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。 ...
  • 3.2.3 季节变动的测定与分析 长期趋势剔除法 长期趋势剔除法是在移动平均法的基础上,以乘法模型(Y = T × S × C × I )为...一次移动平均TCI:一次移动平均法是指将观察期的数据由远而近按一定跨越期进行一次移动
  • 一个时间序列往往几类变化形式的叠加或耦合:长期趋势(Secular Trend,T),季节变动(Seasonal Variation,S),循环波动(Cyclical Variation,C),不规则波动(Irregular Variation,I) 长期趋势 T 长期...
  • 时间序列分析

    2020-02-15 14:12:42
    一、概念 时间序列按时间顺序排列的、随时间变化且相互关联的数据序列。...(2)季节变动。当时间序列中的数据受到季节性因素(例如一年的时间或者一周的时间)的影响时,表示该序列具有 季节性 。季节性总是一...
  • R语言 时间序列(一)

    千次阅读 2018-03-29 19:49:02
    序列容易受到长期趋势、季节变动、循环变动、不规则变动等因素的影响。 1. 预处理 1.1 平稳性检验 1)时序图 时序图就是一个二维平面,通常横轴表示时间,纵轴表示序列取值 平稳特征:无明显趋势和以及周期性 下图...
  • 更多精彩推荐欢迎关注我们今天让我们一起来看一下有关时间序列的知识吧!时间序列是指将同一统计指标的数值按其发生的时间先后顺序...Notice构成要素:长期趋势,季节变动,循环变动,不规则变动。时间序列预测主...
  • 同比、环比

    2021-02-18 14:03:28
    同比发展速度主要为了消除季节变动的影响,用以说明本期发展水平与去年同期发展水平对比而达到的相对发展速度。如,本期2月比去年2月,本期6月比去年6月等。 2、环比:表示连续2个单位周期(比如连续两月)内的量...
  • 季节波动S:季节的变化引起的变动 随机波动I:偶然因素对时间序列造成的影响 时间序列分解模型 加法模型 Yt=Tt+St+Ct+It{Y_t = T_t+S_t+C_t+I_t}Yt​=Tt​+St​+Ct​+It​ 在加法模型中四种成分之间相互...
  • 移动平均法是指上是对变量值进行平均的方法而已,即对原时间序列数据进行修正,从而消除季节变动和个别不规则变动对整体数据的影响。根据时序数据的特性不同移动平均法可分为三类: 简单移动平均 直接上例子  ...
  • 5.时间序列分析

    2020-08-26 13:12:27
    时间序列分析(Time-Series Analysis)是指将原来的数据分解为四部分来看——长期趋势(secular trend,T)、季节趋势(seasonal variation,S)、循环变动(cyclical variation,C)和不规则变动(irregular ...
  • 国内生产总值(Gross Domestic Product,简称...同比发展速度主要为了消除季节变动的影响,用以说明本期发展水平与去年同期发展水平对比而达到的相对发展速度。如,本期2月比去年2月,本期6月比去年6月等。其计算...
  • 时间序列定义基本概念时间序列类型长期趋势 T季节趋势 S*循环变动 C*不规则变动 I时间序列的类型组合判断方法: 定义 时间序列也称动态序列,是指将某种现象的指标数值按照时间顺序排列而成的数值序列。时间序列分析...
  •  一天的工作心得篇一 今天天气晴朗万里无云,在这秋高气爽的季节,我们的心情自然也非常好。 早上来的第一件事就是早训,以前的早训每天跑早操,虽然对身体挺好,说实话不太喜欢。因为每天出去跑,道路两旁车流...
  • 长期趋势T:由各个时期普遍的、持续的、决定性的基本因素的作用使发展水平在一个长时期内沿着一个方向,呈现上升或者下降变动的趋势,时间序列分析的重点。如医疗设备进度引起的人的寿命程上升的趋势 季节因素S:...
  • 26煤田:煤田是指在同一地质历史发展过程中所形成的具有连续发育的含煤岩系分布的广大区域,虽经后期构造破环或侵蚀冲刷而有分割,但基本上仍连成一片或有规律可循,其面积可达数十平方公里至数千平方公里,储量由数...

空空如也

空空如也

1 2
收藏数 24
精华内容 9
关键字:

季节变动是指