原文:python之时间序列分析(销售收入增长及季节性波动)

时间序列分析方法分为描述性时序分析和统计时序分析。在这里我们主要介绍描述性时序分析。描述性时序分析主要是通过直观的数据比较或通过图表的观测方式,寻找时间序列中蕴含的发展规律。 我们以某淘宝店铺近两年销售收入的增长趋势和季节性波动趋势为例,展示如何使用python展现折线图 数据源 仅展示部分 : 过程如下: 按季统计数据 按年统计数据 ...

2020-06-30 08:19 0 1195 推荐指数:

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Python数据挖掘-时间序列-非季节性时间学分解

概念 时间序列(Time Series)   时间序列是均匀时间间隔上的观测值序列 时间序列分析(Time Series Analysis)   趋势分析   序列分解   序列预测 时间序列分解(Time-Series Decomposition)   时间写按照季节性来分类 ...

Sun Oct 14 07:19:00 CST 2018 0 762
R学习日记——分解时间序列季节性数据)

上篇说明了分解非季节性数据的方法。就是通过TTS包的SMA()函数进行简单移动平均平滑。让看似没有规律或没有趋势的曲线变的有规律或趋势。然后再进行时间序列曲线的回归预测。 本次,开始分解季节性时间序列。 一个季节性时间序列中会包含三部分,趋势部分、季节性部分和无规则部分 ...

Sat Mar 21 05:36:00 CST 2015 0 3067
季节性带趋势的预测:示例

对于有趋势的季节需求,我们这里介绍一个常用的方法,准确度不是最高,但相对简单易行。 我们先看一下季节性和周期的区别。周期时间序列呈现出波浪形起伏,上下起伏,一般由商业和经济活动引起。它不同于趋势变 动,不是朝着单一方向的持续运动,而是涨落相间的交替波动;它也不同于季节变动,季节变动有比 ...

Thu Jul 30 21:43:00 CST 2020 0 1132
15--时序的平滑化和季节性分解

1 时序的平滑化和季节性分解 对时序数据建立复杂模型之前也需要对其进行描述和可视化。在本节中,我们将对时序进行平滑化以探究其总体趋势,并对其进行分解以观察时序中是否存在季节性因素。 1.1 通过简单移动平均进行平滑处理 时序数据集中通常有很显著的随机或误差成分。为了辨明数据中的规律,我们总是 ...

Sat Aug 14 00:39:00 CST 2021 0 179
【SD系列】SAP SD模块-销售收入科目的配置

公众号: matinal 本文作者: matinal 原文出处: http://www.cnblogs.com/SAPmatinal/ 原文链接: 【SD系列】SAP SD模块-销售收入科目的配置 前言部分 大家可以关注我的公众号 ...

Sun Jul 14 01:08:00 CST 2019 0 609
 
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