【数据分析师 Level 1 】19.时间序列趋势分解法时间序列预测技术就是通过对预测目标自身时间序列的处理，来研究其变化趋势的。一个时间序列往往是一下几类变化形式的叠加或耦合。长期趋势变动：是指时间序列朝着一定的方向上持续上升或下降，或停留在某一水平上的倾向，它反映了客观事物的主要变化趋势；季节变动：是指季度或月度的周期变化循环变动：通常是指周期为一年以上，由非季节因素引起的涨落起伏波形相似的波
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2024-03-13 13:02:14
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# 时间序列与季节性调整：Python 示例
## 什么是时间序列？
时间序列是一种按时间顺序排列的数据集。它在金融、气象、经济等领域有着广泛的应用，比如股票价格、气温变化和季节性销售数据等。时间序列数据通常会受到季节性、趋势与周期等因素的影响。为了解释和预测这些数据，我们往往需要进行季节性调整。
## 季节性调整
季节性调整是一种统计方法，用于消除时间序列数据中的季节性波动。通过季节性调
之前已经完成了以前两篇博客，还没有阅读过的读者请先阅读：时间序列的数据分析(一):主要成分时间序列的数据分析(二):数据趋势的计算五.时间序列分解 之前已经介绍过时间序列数据的季节性特征可以分为加法季节性和乘法季节性，因此对时间序列数据进行分解就会有加法分解和乘法分解两种方法。下面分别用手动方法和自动方法(调用statsmodes.season
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2023-10-15 19:28:12
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时间序列差异性分析在时间序列分析中，时间序列的差异性分析是非常重要的一环。它可以帮助我们找到时间序列数据中的规律和趋势，并进而进行预测和决策。本文将介绍时间序列差异性分析的基本概念、方法和实现。一、时间序列差异性的概念时间序列数据常常具有随机性和周期性，因此在进行分析和预测时，需要注意时间序列的差异性。时间序列的差异性包括三个方面：趋势性：时间序列数据总体上呈现出增加、减少或保持平稳的趋势，这种趋
一、关于季节调整：之前是一直在用 Eviews 做 X-12 的季节调整，但是调整选项和 Stata 的相比确实有点少了，影响精度。 另外，做 BigData 的模型动则 几千个 个体不可能一个个在 Eviews 里手动调整，有人提到过用 Eviews 命令行批量执行，但是控制选项又很困难（我也没试过，命令行能不能跑起来也是个问题），总的来说用 Stata 季节调整是最优的。二、问题：用 Stat
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2023-11-09 01:31:32
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季节性调整是时间序列分析中一个重要的概念，它帮助分析师消除数据中的季节性波动，以更好地理解数据的潜在趋势和周期。在使用Python进行季节性调整时，我们需要解决备份策略、恢复流程、灾难场景、工具链集成、验证方法和最佳实践等关键问题。以下是我整理过程的详细记录。
## 备份策略
在进行季节性调整之前，确保数据和代码的安全是至关重要的。备份策略应包括明确的存储架构以及合适的备份脚本。
### 思
# Python 季节性调整
在许多数据分析和预测问题中，我们经常遇到需要对数据进行季节性调整的情况。季节性调整是指将数据中的季节性变动（如每年的同一时间段出现的周期性波动）从原始数据中去除，以便更好地分析数据的趋势和周期性。在本文中，我们将介绍如何使用Python进行季节性调整，并提供代码示例。
## 季节性调整的原理
季节性调整通常涉及到两个主要步骤：计算季节性指数和对原始数据进行季节性
原创
2024-04-12 06:43:34
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1.乘法季节性默认情况下，Prophet 适合加法季节性，即可以将季节性的影响添加到趋势项中。但有的情况下，时间序列有一个明显的年周期，但是预测的季节性波动较大，可能在时间序列开始时太大而结束时太小。 于是在这种情况下，季节性并不是 Prophet 中假设的恒定附加因素，而是随趋势增长。这就体现了乘法季节性。导入数据集，完成初始化设置import pystan
import fbprophet
i
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2023-10-15 20:49:07
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时间序列分析季节分解时间序列的数值变化规律SPSS对数据预处理SPSS季节性分解时间序列分析的具体步骤建立时间序列分析模型指数平滑模型ARIMA模型时间序列分析解题步骤（论文写作）论文写作步骤实际SPSS操作步骤 时间序列分析时间序列也称动态序列，是指将某种现象的指标数值按照时间顺序排列而成的数值序列。时间序列分析大致可分成三大部分，分别是描述过去、分析规律和预测未来。本文主要包含常用的三种模型
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2023-09-27 21:42:46
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在数据分析和机器学习中，时间序列分析是一个非常重要的领域，特别是当我们需要分析季节性因素时。在这篇博文中，我将分享使用 Python 处理时间序列季节性因素的解决方案，整个过程将清晰地分为几个部分，帮助你实现这个目标。
## 环境预检
在开始之前，我们需要确保环境的配置满足要求。下面是一个必需的系统要求表格：
| 系统 | 版本 |
|--------|--------|
| 操作系统 |
在对实际科研数据进行统计分析的工作中，经常会遇到需要对日期类型变量进行处理的问题。例如，我们在进行新冠肺炎相关问卷调查数据的整理录入时,就需要录入出省时间、调查日期等与日期相关的指标信息。SPSS软件支持我们去定义或进行日期类型的变量转换，操作方式也很简单，我们一起来学习下。一、分割日期变量我们在SPSS中第一列输入一个字符串类型的时间值：1999-01-01，接下来我们将使用这个字符串时间，将它
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2023-12-12 22:49:20
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什么是季节性？只要序列的平均值有规律的、周期性的变化，我们就说时间序列表现出季节性。 季节性变化通常遵循时钟和日历——一般一天、一周或一年的重复。 季节性通常是由自然界在几天和几年内的循环或围绕的日期和时间的社会行为惯例驱动的。 四个时间序列中的季节性。
我们将学习两种关于季节性的特征。 第一种，指示器(indicators)，最适合一个季节性周期中有少量的观察值，例如在每天的观察值
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2023-11-09 05:40:16
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# Python计算时间序列的季节性
## 引言
时间序列数据是按照时间顺序排列的一系列数据点，对于许多应用领域来说，理解和分析时间序列数据的季节性是非常重要的。在本文中，我将介绍如何使用Python来计算时间序列数据的季节性，并提供一些示例代码和解释。
## 整体流程
下面是计算时间序列的季节性的整体流程。我们将按照以下步骤进行：
```mermaid
flowchart TD
A
原创
2023-10-01 10:59:07
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[时间序列分析][2]--趋势和(季节)因子一句话概括今天要讲的内容： 对于有趋势的时间序列的数据，我们可以先把趋势给拟合出来，然后在对残差进行分析，看残差是否是稳定的，是否是白噪声序列。我们对于趋势和因子举两个例子，分别来看一下：一.趋势下面这组数据是 “上海证券交易所1991年1月 - 2001 年10月每月末上证指数序列” {130.44, 13
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2024-07-19 17:29:42
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时间序列分析需要解释的概念平稳时间序列平稳时间序列平稳时间序列及其数字特征均值为常数，协方差函数与时间无关的时间序列叫做平稳时间序列平稳时间序列有一种简化模型，就是均值为0的平稳时间序列。由于平稳时间序列的均值是常数，所以当某个平稳时间序列的均值非0的时候，可以给每一个元素都减去他们的均值，而且这个均值是指每个随机变量的均值，而不是指样本序列的均值，所以只要知道随机变量是什么可以很容易得到他的均值
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2023-08-01 13:20:50
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总览Excel非常适合构建您的时间序列预测模型我们将讨论时间序列预测的指数平滑模型，包括其背后的数学模型我们还将在MS Excel中实现这些指数平滑模型介绍Excel中的时间序列–看起来很自然，对吧？从销售预测到收入审查，我们一直在Excel中查看和设计折线图，这完全符合我们在分析和数据科学中使用Excel的想法。但是，这就是时间序列预测的问题–对于初学者而言，它似乎令人生畏。这不是在
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2024-07-19 10:56:49
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本文多是广泛的概念和SPSS运用，没有具体的推导过程和深入的探究 文章目录一、时间序列分析1.具体步骤：二、基本知识1.时间序列数据2.时间序列的基本概念3.时间序列分解4.叠加模型和乘积模型二、SPSS软件处理时间序列1.建模的思路2.数据预处理：补充缺失值3.定义时间变量4.时间序列图（时序图）5.季节性分解6.SPSS时间序列建模器 一、时间序列分析时间序列分析大致可以分成三大部分，分别是描
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2023-11-09 09:43:23
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# 时间序列分析与季节性预测：Python实战
时间序列分析是一种用来分析一系列数据点随时间变化而形成的序列的技术。在很多实际应用中，例如经济学、气象学和市场分析，季节性预测都是一项重要的任务。本文将介绍如何使用Python进行时间序列的季节性预测，包括基本概念、常用模型及代码实现。
## 什么是时间序列分析
时间序列分析是对时间序列数据的建模及预测。时间序列数据具有时间顺序，其数据点之间通
原创
2024-10-16 06:00:33
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周期性是指时间序列数据中由于经济、政治或其他因素，在较长时间间隔内（如几年或几十年）重复出现的波动或循环。这些波动没有固定的周期长度，且通常持续时间比季节性波动要长。
原创
2024-07-09 10:31:50
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# Python实现时间序列季节性分解教程
时间序列分析在数据科学中是一个重要的领域，尤其是在经济、金融和气候等多个领域中。季节性分解是一种用于提取时间序列中趋势、季节性和残差（不规则）成分的技术。本文将详细介绍如何使用Python来实现时间序列季节性分解。
## 整体流程
以下是我们将遵循的步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1 | 安装所需的库 |
