ARIMA时间序列可视化预测——基于AirPassengers数据集

一、数据集介绍

AirPassengers数据集是统计学和数据分析领域中一个经典的数据集，它主要用于展示时间序列分析的概念和技术。以下是对AirPassengers数据集的详细介绍：

（1）数据集概述

AirPassengers数据集记录了1949年至1960年间美国月度国际航空乘客人数，为我们提供了一个研究历史趋势和预测未来变化的宝贵资源。该数据集通常以CSV文件格式存储，包含两列数据：月份（Month）和乘客人数（Passengers）。月份列从1949年1月到1960年12月，涵盖12年的完整周期，每个月都有一条记录。乘客人数列则给出了对应月份的乘客总量，反映了航空交通的发展情况。

（2）数据集特征

1. 趋势：总体上，乘客人数随着时间逐渐增加，显示出航空业的长期增长趋势。
2. 季节性：数据呈现出明显的季节性模式，夏季和节假日通常乘客量较大，冬季则相对较低，这与人们出行习惯和旅游业的季节性波动相符。
3. 周期性：除了季节性，还可能存在更长周期的波动，例如经济周期对航空旅行需求的影响。
4. 不规则性