Anàlisi de sèries temporals comprèn mètodes per analitzar sèries temporals dades per extreure estadístiques significatives i altres característiques de les dades. Sèries temporals la predicció és l’ús d’un model per predir valors futurs.
menús desplegables css purs
En aquest article debatrem sobre els resultats i la teoria que hi ha darrere d’ells basant-nos en el conjunt de dades ‘Predir vendes futures’.
Nota: per conèixer tots els detalls i la teoria detallada que hi ha darrere, consulteu aquest tutorial.
Introducció a l'anàlisi i la previsió de sèries temporals - I
Descripció del conjunt de dades:
tenim:
el correu de veu d'iphone at & t no funciona
- data: cada data dels articles venuts
- date_block_num: aquest número es dóna cada mes
- shop_id: número únic de totes les botigues
- item_id: nombre únic de cada element
- item_price: preu de cada article
- item_cnt_day: nombre d'articles venuts en un dia concret
Paquets que necessitem:
import warnings import itertools import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt warnings.filterwarnings('ignore') plt.style.use('fivethirtyeight') import pandas as pd import statsmodels.api as sm from statsmodels.tsa.arima_model import ARIMA from pandas.plotting import autocorrelation_plot from statsmodels.tsa.stattools import adfuller, acf, pacf,arma_order_select_ic import matplotlibmatplotlib.rcParams['axes.labelsize'] = 14 matplotlib.rcParams['xtick.labelsize'] = 12 matplotlib.rcParams['ytick.labelsize'] = 12 matplotlib.rcParams['text.color'] = 'k' llegiu les dades:
df=pd.read_csv('sales_train.csv') df.head() Tipus de dades:
date object date_block_num int64 shop_id int64 item_id int64 item_price float64 item_cnt_day float64 dtype: object Ara hem de convertir l'objecte de data en cadena (AAAA-MM-DD)
import datetime df['date']=pd.to_datetime(df.date) Visualització de les dades de sèries temporals:
ts=df.groupby(['date_block_num'])['item_cnt_day'].sum() ts.astype('float') plt.figure(figsize=(16,8)) plt.title('Total Sales of the company') plt.xlabel('Time') plt.ylabel('Sales') plt.plot(ts) # cursos-de-ciències-de-dades # predicció-temporals # intel·ligència-artificial # aprenentatge-profund # aprenentatge-automàtic # anàlisi de dades
compartició d'ubicació de Google Maps no s'actualitza l'iPhone
medium.com
Introducció a l'anàlisi i la previsió de sèries temporals
L’anàlisi de sèries temporals comprèn mètodes per analitzar dades de sèries temporals per extreure estadístiques significatives i altres característiques de les dades.