【数据可视化】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）

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.为什么要使用Streamlit

官网介绍链接：https://www.streamlit.io/

在数据科学领域，一方面，当我们在学习或者实践机器学习算法的时候，需要进行一些参数调整；另一方面，我们也希望将最后的成果通过一种友好的可视化效果呈现出来。

虽然可以通过Django、Flask等技术构建Web App，但是它们对于非专业的编程者来说，初学是困难的。Streamlit是一种快速搭建数据可视化APP的技术。它上手简单，并且能够提供一些操作简单的交互式控件。

2.Streamlit使用简介

官网使用教程：