大纲 一、时间序列基础知识时间序列有一些基本的性质。1. 趋势 从上图可以看出有个一开始向上，中间静止或者叫水平，后半段向下的趋势，这个趋势需要通过对数据求平均值才会看得更加明显。虽然有围绕着均值上下波动的偏差，但是从较大的时间尺度上面来看，它仍然是可以看作有明显的趋势的。2. 季节性 季节性比较好理解，就是值随着月份有着明显的涨落，比如谷歌搜索snowboar
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2023-12-27 11:08:38
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数学建模（11）时间序列分析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。季节分解、指数平滑方法和ARIMA模型，并将结合Spss软件对时间序列数据 进行建模。要素时间要素： 年、季度、月、周、日…数值要素：收入、体重、身高这一类时间分为时期（时间段）和时点（时间点）百度指数可以查趋势，也蛮好玩的。SPSS专家建模器可以自己选择合适的时间预测模型SPSS->分析->
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2023-12-15 15:50:09
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1、作用差分，本质上就是下一个数值减去上一个数值，主要是消除一些波动使数据趋于平稳，非平稳序列可通过差分变换转化为平稳序列。2、输入输出描述输入：１个时间序列数据定量变量输出：经过指定阶数差分后的序列图3、学习网站SPSSPRO-免费专业的在线数据分析平台4、案例示例案例：基于某杂志1995-2019年的印刷量数据，对其分别进行一阶差分和二阶差分。5、案例数据差分分析案例数据6、案例操作Step1
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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时间序列预测一直是预测问题中的难点，人们很难找到一个适用场景丰富的通用模型，这是因为现实中每个预测问题的背景知识，例如数据的产生过程，往往是不同的，即使是同一类问题，影响这些预测值的因素与程度也往往不同，再加上预测问题往往需要大量专业的统计知识，这又给分析人员带来了难度，这些都使得时间序列预测问题变得尤其复杂。传统的时间序列预测方法通常有如下缺
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2024-05-14 19:07:10
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得到时间序列图后就可以进行季节分解了
通常情况下进行季节因素分解，将季节变动因素从原时间序列中去除，生成由剩余三种因素构成序列满足后续分析需求。对时间序列预测时，应考虑将上述四种因素分解出来。分解之后，能够克服其他因素的影响
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2023-05-24 23:19:21
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在这个博文中，我们将深入探讨如何使用 Python 进行时间序列分析，特别是 ARIMA 模型的季节性差分。ARIMA（自回归积分滑动平均模型）是处理时间序列预测的一种强大工具，而季节性差分是改善模型性能的重要步骤之一。接下来我们将详细记录每个环节的过程和思考。
### 业务场景分析
在零售电商行业，准确的销售预测对于库存管理、资源配置和利润提升至关重要。ARIMA 模型能够根据历史数据预测未
所谓分解就是将时序数据分离成不同的成分，分解有：长期趋势Trend、季节性seasonality和随机残差residualsstatsmodels使用的X-11分解过程，它主要将时序数据分离成长期趋势、季节趋势和随机成分。 与其它统计软件一样，statsmodels也支持两类分解模型，加法模型和乘法模型，model的参数设置为"additive"（加法模型）和"multiplicative"（乘法
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2024-07-16 14:43:36
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文章目录数据流程流程分割1 画图2 季节项和周期项的去除3 平稳性检验4 白噪声检验5 模型拟合6 模型定阶AIC/ BIC 准则7 检查残差是否通过检验7.1 若通过检验7.2 若未通过检验8 模型的预测9 模型的评价画图均方差等总的代码参考 数据数据网站：National Aeronautics and Space Administration Goddard Institute for S
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2024-05-10 12:52:50
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# 如何实现“季节性Python”
在这篇文章中，我们将探讨如何开发一个简单的季节性Python应用。这是一个适合新手的项目，可以帮助你熟悉Python编程的基本概念和工作流程。
## 整体流程
首先，我们需要明确这个应用的整体构建步骤。以下是实现“季节性Python”的流程：
| 步骤 | 描述 |
|------|-------------
原创
2024-10-23 06:36:16
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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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# R语言diff函数做季节性差分
## 介绍
在时间序列分析中，季节性是指一系列数据在每年的某个特定时间段内呈现出周期性的变化模式。例如，在销售数据中，通常会观察到季节性差异，例如圣诞节、春节等假期期间销售额可能会增加。为了更好地理解和分析数据中的季节性变化模式，我们可以使用R语言中的`diff`函数来进行季节性差分。
`diff`函数是R语言中用于计算差分的函数。差分是指将一个时间序列中
原创
2023-07-16 12:22:50
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季节性分析是金融数据分析的常用分析方法，经常用于股票和商品价格分析中，对于观察价格、价差、基差和比价及商品供需水平十分准确直观，现在介绍几种获取季节性图表的方法。一、金融数据终端很多金融数据终端在提取数据的面板中提供了季节性图表的展示和导出功能，常见的如Bloomberg、Wind、钢联数据、天下粮仓等。以wind为例，在选择和提取数据之后，在看板下方可以切换到“图像”工作簿，提取到的数据会自动生
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2023-10-05 09:29:44
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现实生活中，很多数据呈现季节性特征。一个最简单的案例就是羽绒服在“冬季”销售量明显高于“夏季”。所以羽绒服售卖月份与售卖数量的模型就呈现季节性。 在对于季节性的研究中，最终目的为能够进行准确的预估。本文将阐述相关方法，相关判定准确性条件等。季节性模型首先，可以直观的观察一下季节性模型数据呈现的波动曲线：上图中，图1呈现的是具有趋势的模型数据；图2呈现的是具有循环趋势的数据；图3呈现的是季节性数据曲
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2023-11-06 20:13:01
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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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# Python 季节性分解
## 简介
在数据分析和时间序列预测中，季节性分解是一个常见的技术。它用于将时间序列数据拆分成趋势、季节性和残差三个组成部分，以便更好地理解数据的特征和进行预测分析。
在本文中，我将指导你如何使用 Python 实现季节性分解。我们将使用 StatsModels 库中的 Seasonal Decompose 方法来执行分解，并使用一个示例数据集进行演示。
##
原创
2023-07-15 13:15:24
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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
例子代码https://github.com/lilihongjava/prophet_demo/tree/master/seasonality_holiday_effects__regressors一、假期和特殊事件建模如果有假期或其他想要建模的重复事件，则必须为它们创建dataframe。对于dataframe，每个假期一行有两列（holiday节假日和ds日期戳）。它必须包括所有出现的假期，
# 如何在Python中实现季节性标签
在数据处理和分析中，季节性标签能帮助我们将数据归类到特定的季节，从而更好地进行分析。接下来，我将指导你如何在Python中实现一个简单的季节性标签。我们将通过以下几个步骤来完成这个任务：
| 步骤 | 描述 |
|---------
# 季节性分析与Python
季节性分析是理解和预测时间序列数据的重要工具。季节性通常指的是数据在固定周期（如每年、每季度等）内表现出的一种规律性波动。在经济学、气象学和市场营销等多个领域，我们可以通过季节性分析更好地做出决策。
在本文中，我们将使用Python进行季节性分析的基本介绍，并通过示例代码进行实践，希望能够帮助你理解如何实施季节性分析。
## 环境准备
在开始之前，我们需要安装
原创
2024-10-23 05:01:31
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