原文:python之時間序列分析(銷售收入增長及季節性波動)

時間序列分析方法分為描述性時序分析和統計時序分析。在這里我們主要介紹描述性時序分析。描述性時序分析主要是通過直觀的數據比較或通過圖表的觀測方式,尋找時間序列中蘊含的發展規律。 我們以某淘寶店鋪近兩年銷售收入的增長趨勢和季節性波動趨勢為例,展示如何使用python展現折線圖 數據源 僅展示部分 : 過程如下: 按季統計數據 按年統計數據 ...

2020-06-30 08:19 0 1195 推薦指數:

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Python數據挖掘-時間序列-非季節性時間學分解

概念 時間序列(Time Series)   時間序列是均勻時間間隔上的觀測值序列 時間序列分析(Time Series Analysis)   趨勢分析   序列分解   序列預測 時間序列分解(Time-Series Decomposition)   時間寫按照季節性來分類 ...

Sun Oct 14 07:19:00 CST 2018 0 762
R學習日記——分解時間序列季節性數據)

上篇說明了分解非季節性數據的方法。就是通過TTS包的SMA()函數進行簡單移動平均平滑。讓看似沒有規律或沒有趨勢的曲線變的有規律或趨勢。然后再進行時間序列曲線的回歸預測。 本次,開始分解季節性時間序列。 一個季節性時間序列中會包含三部分,趨勢部分、季節性部分和無規則部分 ...

Sat Mar 21 05:36:00 CST 2015 0 3067
季節性帶趨勢的預測:示例

對於有趨勢的季節需求,我們這里介紹一個常用的方法,准確度不是最高,但相對簡單易行。 我們先看一下季節性和周期的區別。周期時間序列呈現出波浪形起伏,上下起伏,一般由商業和經濟活動引起。它不同於趨勢變 動,不是朝着單一方向的持續運動,而是漲落相間的交替波動;它也不同於季節變動,季節變動有比 ...

Thu Jul 30 21:43:00 CST 2020 0 1132
15--時序的平滑化和季節性分解

1 時序的平滑化和季節性分解 對時序數據建立復雜模型之前也需要對其進行描述和可視化。在本節中,我們將對時序進行平滑化以探究其總體趨勢,並對其進行分解以觀察時序中是否存在季節性因素。 1.1 通過簡單移動平均進行平滑處理 時序數據集中通常有很顯著的隨機或誤差成分。為了辨明數據中的規律,我們總是 ...

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

公眾號: matinal 本文作者: matinal 原文出處: http://www.cnblogs.com/SAPmatinal/ 原文鏈接: 【SD系列】SAP SD模塊-銷售收入科目的配置 前言部分 大家可以關注我的公眾號 ...

Sun Jul 14 01:08:00 CST 2019 0 609
 
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