【数据分析】利用机器学习算法进行预测分析（一）：移动平均（Moving Average）

本系列包含：

• 基于时间序列的预测方法
• 利用机器学习算法进行预测分析（一）：移动平均（Moving Average）
• 利用机器学习算法进行预测分析（二）：线性回归（Linear Regression）
• 利用机器学习算法进行预测分析（三）：最近邻（K-Nearest Neighbours）
• 利用机器学习算法进行预测分析（四）：自回归差分移动平均模型（AutoARIMA）
• 利用机器学习算法进行预测分析（五）：Prophet
• 利用机器学习算法进行预测分析（六）：长短时记忆网络（LSTM）
• 基于Streamlit制作的时间序列数据分析APP（上手简单，附可运行源码）

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1.背景介绍

如果可能的话，每个人都想成为先知，预测在未来会发生什么事。实际上，这种预测非常困难。试想某个人提前知晓了市场发展的方向，那么他将会成为一名亿万富翁。但人们总在不断朝这个方向努力，尤其是在科学技术迅速发展的今天，预测未来不再是虚无缥缈、不着边际的胡话。机器学习算法为我们进行预测提供了新的思路。基于时间序列的预测和建模在数据挖掘和分析中起着重要的作用。

我们希望通过基于时间序列模型的机器学习算法来预测股票、超市销售额、机票订购情况等的发展趋势。预测并不是盲目的，而是基于一定的历史数据。比如要预测某家超市接下来的销量情况为进货提供更好的指导，确保每天的销售货物充足。又或者预测某只股票的涨幅情况，让自己收益最大，损失最小，那么我们必须要对它们的历史数据进行分析。

本文及后续的五篇文章将会使用6种方法来进行数据预测分析。对于提到的这6种机器学习或深度学习算法，我会在以后的文章中详细介绍。这些文章的主要目的是介绍如何把这些方法运用到时间序列预测中，更加偏向解决实际问题。

2.数据集

数据集和文中代码放在了我的GitHub上，需要的朋友可以自行下载：https://github.com/Beracle/02-Stock-Price-Prediction.git

import pandas as pd
impor