炼数成金数据分析课程---15、时间序列分析

一、总结

一句话总结：

大纲+实例快速学习法

主要讲时间序列分析的原理和编程实现

 

1、时间序列分析（Time series analysis）是什么？

时间序列分析是一种动态数据处理的统计方法。该方法基于随机过程理论和数理统计学方法，研究随机数据序列所遵从的统计规律，以用于解决实际问题。

时间序列分析 和很注重前后时间之间的关联

 

2、时间序列分析 实例？

把每天股票的股价取出来，就是一个时间序列

 

3、时间序列算法有哪些？

·趋势拟合法

·平滑法
·趋势拟合法
·组合模型
·AR模型
·MA模型
·ARMA模型
·ARIMA模型
·ARCH模型
·GARCH模型及其衍生模型

 

4、Python时间序列的处理方法？

原生模块：datetime、time、calendar

Pandas中的时间序列类型——以时间戳为索引的Series

 

5、平稳时间序列分析方法有哪些？

◆自回归模型（AR）

◆滑动平均模型（MA）

◆自回归滑动平均模型（ARMA）

 

 

 

二、内容在总结中

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