Was sind Zeitreihenanalysetechniken in Python?

Mit der zunehmenden Datenmenge ist die Zeitreihenanalysetechnologie zu einem unverzichtbaren Bestandteil der Datenanalyse und -vorhersage geworden. Durch die Zeitreihenanalyse können Muster und Trends in Daten aufgedeckt und Trends vorhergesagt werden. Python ist eine weit verbreitete Programmiersprache, mit der sich auch Zeitreihenanalysen durchführen lassen. In diesem Artikel stellen wir kurz die Techniken der Zeitreihenanalyse in Python vor.

Die Zeitreihenanalyse in Python gliedert sich hauptsächlich in die folgenden Aspekte:

1. Lesen und Bereinigen von Daten

Vor der Durchführung einer Zeitreihenanalyse müssen die Daten gelesen, bereinigt und vorverarbeitet werden. In Python können Sie die Funktion read_csv() in der Pandas-Bibliothek verwenden, um die CSV-Datei zu lesen und die Funktion dropna() verwenden, um fehlende Werte zu entfernen. Darüber hinaus kann die Datenbereinigung und -verarbeitung auch mit anderen Pandas-Funktionen und Numpy-Bibliotheken durchgeführt werden.

2. Visualisierung von Zeitreihen

Visualisierung kann uns helfen, die Daten besser zu verstehen. In Python können die Module matplotlib und seaborn zum Zeichnen von Zeitreihendiagrammen wie Liniendiagrammen, Streudiagrammen und Histogrammen verwendet werden. Darüber hinaus können Sie Zeitreihendiagramme verwenden, um Trends, Saisonalität und Periodizität zu visualisieren.

3. Stationalitätstest

Stationalität ist eines der Grundkonzepte der Zeitreihenanalyse. Analyse und Vorhersage können nur durchgeführt werden, wenn die Zeitreihe stationär ist. In Python können Sie Stationaritätstesttools wie den Augmented Dickey-Fuller (ADF)-Test, den Kwiatkowski-Phillips-Schmidt-Shin (KPSS)-Test usw. verwenden, um die Stationarität der Zeitreihe zu testen.

4. Zerlegung von Zeitreihen

Zeitreihen enthalten normalerweise Komponenten von Trend, Saisonalität und zufälligen Schwankungen. Mithilfe von Zerlegungstechniken in Python können Sie eine Zeitreihe in diese Grundkomponenten zerlegen und jede Komponente analysieren. Zu den häufig verwendeten Zerlegungstechniken gehören die STL-Zerlegung, die Holt-Winters-Zerlegung usw.

5. Autoregressives gleitendes Durchschnittsmodell

Autoregressives integriertes gleitendes Durchschnittsmodell (ARIMA) ist eines der am häufigsten verwendeten Modelle in der Zeitreihenanalyse. Das ARIMA-Modell kann Zeitreihen anpassen und vorhersagen. In Python können Sie Statistikmodelle und ARIMA-Modelle für Anpassungen und Prognosen verwenden.

6. Saisonales autoregressives integriertes gleitendes Durchschnittsmodell

In einigen Zeitreihen kommt es zu saisonalen Änderungen. In diesem Fall muss das saisonale autoregressive integrierte gleitende Durchschnittsmodell (SARIMA) verwendet werden. SARIMA ist eine Erweiterung des ARIMA-Modells und kann zur Verarbeitung von Zeitreihen mit Saisonalität verwendet werden. In Python können Sie Statistikmodelle und SARIMAX-Modelle für Anpassungen und Prognosen verwenden.

7. Long Short-Term Memory Network

Zusätzlich zu herkömmlichen Zeitreihenmodellen können auch Deep-Learning-Modelle für Zeitreihenvorhersagen verwendet werden. Unter ihnen ist Long Short-Term Memory (LSTM) ein wiederkehrendes neuronales Netzwerk zur Verarbeitung von Zeitreihendaten, das langfristige Abhängigkeiten und Rauschen besser verarbeiten kann. In Python können Sie Keras- und LSTM-Modelle für Zeitreihenprognosen verwenden.

Zusammenfassend umfasst die Zeitreihenanalysetechnologie in Python das Lesen, Bereinigen und Vorverarbeiten von Daten, die Visualisierung von Zeitreihen, Stationaritätstests, die Zerlegung von Zeitreihen, das ARIMA-Modell, das SARIMA-Modell und das Deep-Learning-Modell usw. . Diese Technologien können uns helfen, Daten besser zu verstehen und genauere Vorhersagen und Entscheidungen zu treffen.

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