6、时间序列分析与预处理：Python 实战

时间序列分析与预处理：Python 实战

1. 时间序列分析基础

在时间序列分析中，频谱密度图（周期图）能为我们提供关于特定频率显著程度的信息。例如，在脑电图信号的周期图中，我们可以看到低频信号尤为突出，这意味着信号呈现出缓慢的振荡特性。

时间序列分析主要包括从时间序列中提取摘要和其他统计信息，具体可细分为以下几个方面：
- 理解变量 ：明确每个变量的含义和作用。
- 揭示变量间关系 ：找出不同变量之间的关联。
- 识别趋势和季节性 ：确定时间序列中是否存在长期趋势和季节性变化。

在分析过程中， datetime 和 pandas 是不可或缺的库，它们为时间序列提供了丰富的功能，如重采样。同时，我们还会用到许多统计指标，如均值、标准差、中位数、标准误差、置信区间、皮尔逊相关系数和协方差等。

以下是一些常见的时间序列可视化方法：
| 可视化方法 | 作用 |
| — | — |
| 运行图 | 展示数据随时间的变化趋势 |
| 时间线图 | 直观呈现时间序列的走势 |
| 相关热力图 | 显示变量之间的相关性 |
| 直方图 | 展示数据的分布情况 |
| 散点图 | 观察两个变量之间的关系 |
| 自相关图 | 显示不同时间步之间的相关性 |
| 周期图 | 可视化功率谱密度 |

2. 时间序列预处理的重要性

在机器学习中，预处