Tids serieanalys är en statistisk teknik som används för att analysera data som samlas in över tiden. Den används ofta för att förutsäga framtida trender och mönster.
Praktiska steg
- Datainsamling: Samla in tids serie data från en relevant källa.
- Datautforskning: Visualisera och utforska datan för att identifiera trender, säsongsmönster och extremvärden.
- Modellerings: Välj en lämplig tids serie modell, såsom ARIMA eller LSTM.
- Modelljustering: Justera modellparametrar för att förbättra passformen till datan.
- Förutsägelse: Använd den justerade modellen för att förutsäga framtida värden.
Nyckelbegrepp
- Tids serie: En uppsättning observationer gjorda över tiden.
- Tids serie förutsägelse: Använda historiska data för att förutsäga framtida värden.
- ARIMA: En autoregressiv integrerad glidande medelvärdemodell.
- Säsongsuppdelning: Separerar en tids serie i säsongsbetonade och icke-säsongsbetonade komponenter.
- LSTM-nätverk: En typ av återkommande neuralt nätverk som ofta används för tids serie förutsägelse.
Python-exempel
import pandas as pd
from statsmodels.tsa.arima.model import ARIMA
# Ladda data
data = pd.read_csv("data.csv")
# Skapa modell
model = ARIMA(data, order=(5, 1, 0))
# Justera modell
model_fit = model.fit()
# Gör förutsägelser
forecast = model_fit.forecast(steps=10)
# Visa förutsägelser
print(forecast)