Quelles sont les techniques d’analyse de séries chronologiques en Python ?

Avec la quantité croissante de données, la technologie d'analyse de séries chronologiques est devenue un élément indispensable de l'analyse et de la prédiction des données. L'analyse des séries chronologiques peut révéler des modèles et des tendances dans les données, et les tendances peuvent être prédites. Python est un langage de programmation largement utilisé qui peut également être utilisé pour effectuer des analyses de séries chronologiques. Dans cet article, nous présenterons brièvement les techniques d'analyse de séries chronologiques en Python.

L'analyse des séries chronologiques en Python est principalement divisée selon les aspects suivants :

1. Lecture et nettoyage des données

Avant d'effectuer une analyse des séries chronologiques, les données doivent être lues, nettoyées et prétraitées. En Python, vous pouvez utiliser la fonction read_csv() dans la bibliothèque pandas pour lire le fichier csv et utiliser la fonction dropna() pour supprimer les valeurs manquantes. De plus, le nettoyage et le traitement des données peuvent également être effectués à l'aide d'autres fonctions pandas et bibliothèques numpy.

2. Visualisation des séries chronologiques

La visualisation peut nous aider à mieux comprendre les données. En Python, les modules matplotlib et seaborn peuvent être utilisés pour dessiner des graphiques de séries chronologiques, tels que des graphiques linéaires, des nuages ​​de points et des histogrammes. De plus, vous pouvez utiliser des tracés de séries chronologiques pour visualiser les tendances, la saisonnalité et la périodicité.

3. Test de stationnalité

La stationalité est l'un des concepts de base de l'analyse des séries chronologiques. L'analyse et la prédiction ne peuvent être effectuées que si la série chronologique est stationnaire. En Python, vous pouvez utiliser des outils de test de stationnarité, tels que le test Augmented Dickey-Fuller (ADF), le test Kwiatkowski-Phillips-Schmidt-Shin (KPSS), etc., pour tester la stationnarité des séries chronologiques.

4. Décomposition des séries chronologiques

Les séries chronologiques contiennent généralement des composantes de tendance, de saisonnalité et de fluctuations aléatoires. À l'aide des techniques de décomposition en Python, vous pouvez décomposer une série chronologique en ces composants de base et analyser chaque composant. Les techniques de décomposition couramment utilisées incluent la décomposition STL, la décomposition Holt-Winters, etc.

5. Modèle de moyenne mobile autorégressive

Le modèle de moyenne mobile intégrée auto-régressive (ARIMA) est l'un des modèles les plus couramment utilisés dans l'analyse des séries chronologiques. Le modèle ARIMA peut ajuster et prédire des séries chronologiques. En Python, vous pouvez utiliser des modèles de statistiques et des modèles ARIMA pour l'ajustement et la prévision.

6. Modèle de moyenne mobile intégrée auto-régressive saisonnière

Dans certaines séries chronologiques, il y aura des changements saisonniers. Dans ce cas, le modèle de moyenne mobile intégrée auto-régressive saisonnière (SARIMA) doit être utilisé. SARIMA est une extension du modèle ARIMA et peut être utilisé pour traiter des séries chronologiques avec saisonnalité. En Python, vous pouvez utiliser des modèles de statistiques et des modèles SARIMAX pour l'ajustement et les prévisions.

7. Réseau de mémoire à long terme et à court terme

En plus des modèles de séries chronologiques traditionnels, les modèles d'apprentissage en profondeur peuvent également être utilisés pour la prévision de séries chronologiques. Parmi eux, la mémoire à long terme (LSTM) est un réseau neuronal récurrent utilisé pour traiter les données de séries chronologiques, qui peut mieux gérer les dépendances et le bruit à long terme. En Python, vous pouvez utiliser les modèles keras et LSTM pour la prévision de séries chronologiques.

En résumé, la technologie d'analyse de séries chronologiques en Python couvre la lecture, le nettoyage et le prétraitement des données, la visualisation de séries chronologiques, les tests de stationnarité, la décomposition de séries chronologiques, le modèle ARIMA, le modèle SARIMA et le modèle d'apprentissage en profondeur, etc. Ces technologies peuvent nous aider à mieux comprendre les données et à faire des prévisions et des décisions plus précises.

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