很多朋友对于python时间序列预测和举出3个时间序列的例子不太懂，今天就由小编来为大家分享，希望可以帮助到大家，下面一起来看看吧！
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一、python 时间序列模型中forecast和predict的区别
原文链接：
时间序列被定义为一系列按时间顺序索引的数据点。时间顺序可以是每天，每月或每年。
以下是一个时间序列示例，该示例说明了从1949年到1960年每月航空公司的乘客数量。
时间序列预测是使用统计模型根据过去的结果预测时间序列的未来值的过程。
检测异常事件并估计其影响的程度。
估计新推出的产品对已售出产品数量的影响。
代码：航空公司乘客的ETS分解数据集：
ARIMA *** 自回归移动平均模型，由三个阶数参数（p，d，q）指定。
“ auto_ari *** ”函数可帮助我们确定ARIMA模型的更佳参数，并返回拟合的ARIMA模型。
代码：将ARIMA模型拟合到AirPassengers数据集
趋势：趋势显示了长时间序列数据的总体方向。趋势可以是增加（向上），减少（向下）或水平（平稳）。
季节 *** ：季节 *** 成分在时间，方向和幅度方面表现出重复的趋势。一些例子包括由于炎热的天气导致夏季用水量增加，或每年假期期间航空公司乘客人数增加。
周期 *** 成分：这些是在特定时间段内没有稳定重复的趋势。周期是指时间序列的起伏，通常在商业周期中观察到。这些周期没有季节 *** 变化，但通常会在3到12年的时间范围内发生，具体取决于时间序列的 *** 质。
不规则变化：这些是时间序列数据中的波动，当趋势和周期 *** 变化被删除时，这些波动变得明显。这些变化是不可预测的，不稳定的，并且可能是随机的，也可能不是随机的。
ETS分解用于分解时间序列的不同部分。ETS一词 *** 误差、趋势和季节 *** 。
AR（p）自回归–一种回归模型，利用当前观测值与上一个期间的观测值之间的依存关系。自回归（AR（p））分量是指在时间序列的回归方程中使用过去的值。
I（d）–使用观测值的差分（从上一时间步长的观测值中减去观测值）使时间序列稳定。差分涉及将序列的当前值与其先前的值相减d次。
MA（q）移动平均值–一种模型，该模型使用观测值与应用于滞后观测值的移动平均值模型中的残留误差之间的相关 *** 。移动平均成分将模型的误差描述为先前误差项的组合。q表示要包含在模型中的项数。
ARIMA：非季节 *** 自回归移动平均模型
SARIMAX：具有外生变量的季节 *** ARIMA
1.在python中使用lstm和pytorch进行时间序列预测
2.python中利用长短期记忆模型lstm进行时间序列预测分析
3.使用r语言进行时间序列（ari *** ，指数平滑）分析
4.r语言多元copula-garch-模型时间序列预测
5.r语言copulas和金融时间序列案例
6.使用r语言随机波动模型sv处理时间序列中的随机波动
7.r语言时间序列tar阈值自回归模型
8.r语言k-shape时间序列聚类 *** 对股票 *** 时间序列聚类
9.python3用ari *** 模型进行时间序列预测
二、Python时间序列timeline里的参数有哪些
在Python的时间序列分析库中，时间序列timeline的常见参数包括：
1. data：表示时间序列数据，可以是一个数组、DataFrame、Series等数据结构。
2. index：时间序列的索引，表示每个观测值对应的时间点。可以是日期、时间戳、时间间隔等格式。
3. freq：表示时间序列的频率，即观测值之间的时间间隔。常见的频率有年（'A'）、季度（'Q'）、月（'M'）、日（'D'）等。
4. start：表示时间序列的起始时间点。
5. end：表示时间序列的结束时间点。
6. periods：表示时间序列的长度，即观测值的数量。
7. columns：表示时间序列数据的列名，用于标识不同的变量。
8. name：表示时间序列的名称，用于标识不同的时间序列数据。
三、python时间序列模型预测为什么时一条直线
python时间序列模型预测时一条直线是因为是线 *** 模型的原因。线 *** 模型也称作趋势模型，它表示一个时间序列可以用一条直线来表示。它的基本等式：以一个公司的销售总额为例，一开始的初始是5000，每隔一个时间步长增加 *** 0。指数平滑法是时间序列分析 *** 中的一种。它是一种用于预测未来发展趋势的建模算法。它有三种不同形式：一次指数平滑法、二次指数平滑法、及三次指数平滑法。三种指数平滑法都要更新上一时间步长的计算结果，并使用当前时间步长的数据中包含的新信息。通过混合新信息和旧信息来实现。
四、如何用python做舆情时间序列可视化
如何批量处理评论信息情感分析，并且在时间轴上可视化呈现？舆情分析并不难，让我们用Python来实现它吧。
你是一家连锁火锅店的区域经理，很注重顾客对餐厅的评价。从前，你苦恼的是顾客不爱写评价。最近因为餐厅火了，分店越来越多，写评论的顾客也多了起来，于是你新的痛苦来了——评论太多了，读不过来。
从我这儿，你了解到了情感分析这个好用的自动化工具，一下子觉得见到了曙光。
你从某知名点评网站上，找到了自己一家分店的页面，让助手把上面的评论和发布时间数据弄下来。因为助手不会用爬虫，所以只能把评论从网页上一条条 *** 粘贴到Excel里。下班的时候，才弄下来27条。（注意这里我们使用的是真实评论数据。为了避免对被评论商家造成困扰，统一将该餐厅的名称替换为“A餐厅”。特此说明。）
好在你只是想做个试验而已，将就了吧。你用我之前介绍的中文信息情感分析工具，依次得出了每一条评论的情感数值。刚开始做出结果的时候，你很兴奋，觉得自己找到了舆情分析的终极利器。
可是美好的时光总是短暂的。很快你就发现，如果每一条评论都分别运行一次程序，用机器来做分析，还真是不如自己挨条去读省事儿。
办法自然是有的。我们可以利用《贷还是不贷：如何用Python和机器学习帮你决策？》一文介绍过的数据框，一次 *** 处理多个数据，提升效率。
但是这还不够，我们还可以把情感分析的结果在时间序列上可视化出来。这样你一眼就可以看见趋势——近一段时间里，大家是对餐厅究竟是更满意了，还是越来越不满意呢？
我们人类最擅长处理的，就是图像。因为漫长的进化史逼迫我们不断提升对图像快速准确的处理能力，否则就会被环境淘汰掉。因此才会有“一幅图胜过千言万语”的说法。
首先，你需要安装Anaconda套装。详细的流程步骤请参考《如何用Python做词云》一文。
助手好不容易做好的Excel文件resta *** ant-comments.xlsx，请从这里下载。
用Excel打开，如果一切正常，请将该文件移动到咱们的工作目录demo下。
因为本例中我们需要对中文评论作分析，因此使用的软件包为SnowNLP。情感分析的基本应用 *** ，请参考《如何用Python做情感分析？》。
到你的 *** “终端”( *** cOS, Linux)或者“命令提示符”(Windows)下，进入我们的工作目录demo，执行以下命令。
如果Jupyter Notebook正确运行，下面我们就可以开始编写代码了。
我们在Jupyter Notebook中新建一个Python 2笔记本，起名为time-series。
首先我们引入数据框分析工具Pandas，简写成pd以方便调用。
df= pd.read_excel("resta *** ant-comments.xlsx")
注意这里的时间列。如果你的Excel文件里的时间格式跟此处一样，包含了日期和时间，那么Pandas会非常智能地帮你把它识别为时间格式，接着往下做就可以了。
反之，如果你获取到的时间只精确到日期，例如"2017-04-20"这样，那么Pandas只会把它当做字符串，后面的时间序列分析无法使用字符串数据。解决办法是在这里加入以下两行代码：
df["date"]= df.date.apply(parser.parse)
这样，你就获得了正确的时间数据了。
确认数据完整无误后，我们要进行情感分析了。先用之一行的评论内容做个小实验。
然后我们调用SnowNLP情感分析工具。
情感分析数值可以正确计算。在此基础上，我们需要定义函数，以便批量处理所有的评论信息。
s= SnowNLP(text) ret *** n s.sentiments
然后，我们利用Python里面强大的apply语句，来一次 *** 处理所有评论，并且将生成的情感数值在数据框里面单独存为一列，称为sentiment。
df["sentiment"]= df *** ments.apply(get_sentiment_cn)
新的列sentiment已经生成。我们之前介绍过，SnowNLP的结果取值范围在0到1之间， *** 了情感分析结果为正面的可能 *** 。通过观察前几条数据，我们发现点评网站上，顾客对这家分店评价总体上还是正面的，而且有的评论是非常积极的。
但是少量数据的观察，可能造成我们结论的偏颇。我们来把所有的情感分析结果数值做一下平均。使用mean()函数即可。
结果数值超过0.7，整体上顾客对这家店的态度是正面的。
我们再来看看中位数值，使用的函数为median()。
我们发现了有趣的现象——中位数值不仅比平均值高，而且几乎接近1（完全正面）。
这就意味着，大部分的评价一边倒表示非常满意。但是存在着少部分异常点，显著拉低了平均值。
下面我们用情感的时间序列可视化功能，直观查看这些异常点出现在什么时间，以及它们的数值究竟有多低。
我们需要使用ggplot绘图工具包。这个工具包原本只在R语言中提供，让其他数据分析工具的用户羡慕得流口水。幸好，后来它很快被移植到了Python平台。
我们从ggplot中引入绘图函数，并且让Jupyter Notebook可以直接显示图像。
%pylab inlinefrom ggplot import*
这里可能会报一些警告信息。没有关系，不理会就是了。
下面我们绘制图形。这里你可以输入下面这一行语句。
ggplot(aes(x="date", y="sentiment"), data=df)+ geom_point()+ geom_line(color='blue')+ scale_x_date(labels= date_for *** t("%Y-%m-%d"))
你可以看到ggplot的绘图语法是多么简洁和人 *** 化。只需要告诉Python自己打算用哪个数据框，从中选择哪列作为横轴，哪列作为纵轴，先画点，后连线，并且可以指定连线的颜色。然后，你需要让X轴上的日期以何种格式显示出来。所有的参数设定跟自然语言很相似，直观而且易于理解。
执行后，就可以看到结果图形了。
在图中，我们发现许多正面评价情感分析数值极端的高。同时，我们也清晰地发现了那几个数值极低的点。对应评论的情感分析数值接近于0。这几条评论，被Python判定为基本上没有正面情感了。
从时间上看，最近一段时间，几乎每隔几天就会出现一次比较严重的负面评价。
作为经理，你可能如坐针毡。希望尽快了解发生了什么事儿。你不用在数据框或者Excel文件里面一条条翻找情感数值更低的评论。Python数据框Pandas为你提供了非常好的排序功能。假设你希望找到所有评论里情感分析数值更低的那条，可以这样执行：
df.sort(['sentiment'])[:1]
情感分析结果数值几乎就是0啊！不过这里数据框显示评论信息不完全。我们需要将评论整体打印出来。
print(df.sort(['sentiment']).iloc[0] *** ments)
这次是在 *** 节当天过去的，以前从来没在 *** 节正日子出来过，不是因为没有男朋友，而是感觉哪哪人都多，所以特意错开，这次实在是馋A餐厅了，所以赶在正日子也出来了，从下午四点多的时候我看排号就排到一百多了，我从家开车过去得堵的话一个小时，我一看提前两个小时就在网上先排着号了，差不多我们是六点半到的，到那的时候我看号码前面还有才三十多号，我想着肯定没问题了，等一会就能吃上的，没想到悲剧了，就从我们到那坐到等位区开始，大约是十分二十分一叫号，中途多次我都想走了，哈哈，哎，等到最后早上九点才吃上的，服务员感觉也没以前清闲时周到了，不过这肯定的，一人负责好几桌，今天节日这么多人，肯定是很累的，所以大多也都是我自己跑腿，没让服务员给弄太多，就虾滑让服务员下的，然后环境来说感觉卫生方面是不错，就是有些太吵了，味道还是一如既往的那个味道，不过A餐厅最人 *** 化的就是看我们等了两个多小时，上来送了我们一张打折卡，而且当次就可以使用，这点感觉还是挺好的，不愧是A餐厅，就是比一般的要人 *** 化，不过这次就是选错日子了，以后还是得提前预约，要不就别赶节日去，太火爆了！
通过阅读，你可以发现这位顾客确实有了一次比较糟糕的体验——等候的时间太长了，以至于使用了“悲剧”一词；另外还提及服务不够周到，以及环境吵闹等因素。正是这些词汇的出现，使得分析结果数值非常低。
好在顾客很通情达理，而且对该分店的人 *** 化做法给予了正面的评价。
从这个例子，你可以看出，虽然情感分析可以帮你自动化处理很多内容，然而你不能完全依赖它。
自然语言的分析，不仅要看表达强烈情感的关键词，也需要考虑到表述方式和上下文等诸多因素。这些内容，是现在自然语言处理领域的研究前沿。我们期待着早日应用到科学家们的研究成果，提升情感分析的准确度。
不过，即便目前的情感分析自动化处理不能达到非常准确，却依然可以帮助你快速 *** 到那些可能有问题的异常点(ano *** lies)。从效率上，比人工处理要高出许多。
你读完这条评论，长出了一口气。总结了经验教训后，你决定将人 *** 化的服务贯彻到底。你又想到，可以收集用户等候时长数据，用数据分析为等待就餐的顾客提供更为合理的等待时长预期。这样就可以避免顾客一直等到很晚了。
祝贺你，经理！在数据智能时代，你已经走在了正确的方向上。
下面，你该认真阅读下一条负面评论了……
除了情感分析和时间序列可视化，你觉得还可以如何挖掘中文评论信息？除了点评网站之外，你还知道哪些舆情分析的数据来源？欢迎留言分享给大家，我们一起交流讨论。
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