原文:用python做時間序列預測二:時間序列的一般數據格式和可視化

本文將介紹如何通過python來讀取 展現時間序列數據。 讀取 時間序列數據一般用cvs等電子表格的形式存儲,這里以cvs為例: 可視化 本篇介紹了時間序列的一般數據格式和基於python的可視化方法,下一篇將介紹時間序列的分解方法,目的是通過分解出的時間序列的各個成分來進一步的了解時間序列。 ok,本篇就這么多內容啦 ,感謝閱讀O O。 ...

2020-06-02 16:36 0 995 推薦指數:

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python時間序列預測三:時間序列分解

在初始概念篇中,我們簡單提到了時間序列由趨勢、周期性、季節性、誤差構成,本文將介紹如何將時間序列的這些成分分解出來。分解的使用場景有很多,比如當我們需要計算該時間序列是否具有季節性,或者我們要去除該時間序列的趨勢和季節性,讓時間序列變得平穩時都會用到時間序列分解。 加法和乘法時間序列 ...

Wed Jun 03 00:37:00 CST 2020 0 2988
python時間序列預測一:初識概念

利用時間序列預測方法,我們可以基於歷史的情況來預測未來的情況。比如共享單車每日租車數,食堂每日就餐人數等等,都是基於各自歷史的情況來預測的。 什么是時間序列時間序列,是指同一個變量在連續且固定的時間間隔上的各個數據點的集合,比如每5分鍾記錄的收費口車流量,或者每年 ...

Wed Jun 03 00:33:00 CST 2020 0 1338
MetricGraphics.js – 時間序列數據可視化

  MetricsGraphics.js 是建立在D3的基礎上,被用於可視化和布局的時間序列數據進行了優化。它提供以產生一個原則性的,一致的和響應式的方式的圖形常見類型的簡單方法。該庫目前支持折線圖,散點圖和直方圖,以及地毯地塊和基本線性回歸功能。 在線演示 源碼下載 ...

Sat Dec 06 00:39:00 CST 2014 1 4096
python時間序列預測九:ARIMA模型簡介

本篇介紹時間序列預測常用的ARIMA模型,通過了解本篇內容,將可以使用ARIMA預測一個時間序列。 什么是ARIMA? ARIMA是'Auto Regressive Integrated Moving Average'的簡稱。 ARIMA是一種基於時間序列歷史值 ...

Tue Jun 16 17:30:00 CST 2020 1 10624
python時間序列預測9:ARIMA模型簡介

轉自:https://cloud.tencent.com/developer/article/1646121 什么是ARIMA? ARIMA是'Auto Regressive Integrated Moving Average'的簡稱。 ARIMA是一種基於時間序列歷史值和歷史 ...

Thu Jul 02 01:31:00 CST 2020 0 915
用LSTM網絡時間序列數據預測

參考資料 深度學習之路(一):用LSTM網絡時間序列數據預測 https://www.jianshu.com/p/6b874e49b906 關於LSTM的輸入和訓練過程的理解 https://www.cnblogs.com/USTC-ZCC/p ...

Tue Feb 02 22:54:00 CST 2021 0 1252
拓端tecdat|R語言模擬和預測ARIMA模型、隨機游走模型RW時間序列趨勢可視化

原文鏈接:http://tecdat.cn/?p=25122 原文出處:拓端數據部落公眾號 當一個序列遵循隨機游走模型時,就說它是非平穩的。我們可以通過對時間序列進行一階差分來對其進行平穩,這將產生一個平穩序列,即零均值白噪聲序列。例如,股票的股價遵循隨機游走模型,收益序列(價格序列 ...

Fri Feb 04 21:35:00 CST 2022 0 774
 
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