本章勘误：

暂无，等待细心的你告诉我哦。

本章注解：

暂无

本章释疑：

问题：股票数据可以使用ARIMA来预测吗？
回答：不能！因为：

  1. 股票数据点太多，远超30到100个数据点。ARIMA主要是当我们拥有少量数据点的时候，比如说30到100个数据点左右。当我们拥有大量数据的时候，ARIMA方法的效果可能就不如其他机器学习方法了。
  2. 股票数据是非稳定的，常常受政策和新闻的影响而波动。而ARIMA假设存在一个我们可以描述的平稳趋势。

问题：用visual studio code打开配套代码中的csv文件看得很痛苦，怎么办？
回答：在visual studio code中安装Excel Viewer插件。重启visual studio code之后选中csv文件，点右上角的Open Preview（快捷键Ctrl+Shift+V）

问题：在跑本书配套代码时，老是卡在pip install pandas这一步，总是报错。
回答：卸载掉Python3.9，安装回Python3.8

问题：在visual studio code中无法激活python虚拟环境。
回答：把visual studio code默认终端从powershell改为cmd.

致谢：

帮我试读的同事

相关链接
  • 源代码在github上的链接

“下载数据” 一节中数据的最原始链接

注意：英文版原书的链接是错的。以下链接才是对的。

  • 用电量
  • 支出
  • 收入