41、时间序列分析：Python 中的数据处理与建模

时间序列分析：Python 中的数据处理与建模

1. 时间序列分析简介

时间序列分析在许多场景中都非常重要，它可用于描述变量随时间的变化、通过对已知变化建模进行预测，还能评估外部刺激对时间序列变量的影响。主要的建模和预测方法有以下三种：
- 外推法 ：利用历史数据构建模型，进而对未来进行预测。这是本文重点关注的方法。
- 判断法 ：常用于决策场景，当缺乏历史时间序列数据时，需结合判断或信念（即概率）进行分析。
- 计量经济学方法 ：基于回归的方法，旨在量化某些变量或事件对时间序列结果的影响程度，常用于经济研究。

许多行业在工作流程中都会用到时间序列分析，例如零售行业需要预测产品的库存和销量，金融行业则要根据过往股票数据管理资产并预测股票走势。需要注意的是，时间序列中的部分变化是随机的，有些情况难以建模。对于完全随机的时间序列，最佳的预测和模型就是均值和分布。

2. Python 中的时间序列分析准备

在 Python 中进行时间序列分析，我们将使用 Pandas 和 statsmodels 库。首先，打开 Jupyter Notebook 并导入必要的库：

from pandas.io import data, wb
import scipy.stats as st
from statsmodels.tsa import stattools as stt
from statsmodels import tsa
import stats