Python数据挖掘-时间序列-非季节性时间学分解
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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了Python数据挖掘-时间序列-非季节性时间学分解相关的知识,希望对你有一定的参考价值。
概念
时间序列(Time Series)
时间序列是均匀时间间隔上的观测值序列
时间序列分析(Time Series Analysis)
趋势分析
序列分解
序列预测
时间序列分解(Time-Series Decomposition)
时间写按照季节性来分类,分为季节性时间序列和非季节性时间序列
非季节性时间序列:趋势部分、不规则部分;
季节性时间序列:趋势部分、不规则部分、季节性部分
非季节性时间序列分解
MA(Moving Average)
移动平均是一种简单的平滑技术,他通过在时间写上逐项推移去一定项数的均值,来表现指标的长期变化和发展趋势。
SMA(Simple Moving Average)
简单移动平局,将时间序列上前n个数值爱做简单的算术平均,最少三个
WMA(Weighted Moving Average)
加权移动平均,在基于简单移动平均的基础上,对时间序列上前n项的每一项数值赋予相应权重,即加权平均的结果
基本思想:提升近期的数据、减弱远期数据对当期预测值的影响,使预测值更贴近更近的变化趋势
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Python应用实战案例-一文通读时间序列在Python中的应用