42、时间序列预测与数据可视化：从理论到实践

时间序列预测与数据可视化：从理论到实践

1. 时间序列处理

在实际应用中，我们常常需要对一些具有时间顺序的数据进行分析和预测。循环神经网络（RNNs）就可以用于时间序列预测。与回归分析不同，时间序列预测需要考虑数据的顺序，不能仅仅预测一个整体的值，而要根据数据在序列中的位置进行预测。

例如，要预测某商店在特定月份的销售额，不能只看整体销售额，因为商店有销售周期，1 月销售 100 单可能很不错，但 7 月销售 100 单可能就很差。同时，也不能只考虑该月的销售额，因为商店还有整体的销售趋势。

为了更好地理解时间序列的工作原理，我们以航空公司乘客预测数据集为例。该数据集可从 这里 下载。以下是下载数据集的代码：

import urllib.request
import os.path

filename = "airline-passengers.csv"
if not os.path.exists(filename):
    url = "https://raw.githubusercontent.com/\
jbrownlee/Datasets/master/airline-passengers.csv"
    urllib.request.urlretrieve(url, filename)

下载完成后，我们可以使用以下代码绘制数