2、时间序列分析入门指南

时间序列分析入门指南

1. 技术要求

在开始时间序列分析之前，需要在机器上安装 Python 3.9，并使用以下库：
- pandas (2.1.4)
- numpy (1.26.3)
- statsmodels (0.14.1)
- pmdarima (2.0.4)
- seaborn (0.13.2)

可以使用以下命令通过 pip 安装这些库：

pip install pandas numpy statsmodels pmdarima seaborn

在本环境中，使用的 pip 版本为 23.3.1。相关代码可在以下 GitHub 链接找到：https://github.com/PacktPublishing/Deep-Learning-for-Time-Series-Data-Cookbook

2. 使用 pandas 加载时间序列

我们将使用美国农业部收集的太阳能辐射数据集，该数据集记录了从 2007 年 10 月 1 日到 2013 年 10 月 1 日的太阳能辐射信息（单位：瓦/平方米），以每小时的频率收集，共有 52,608 个观测值。可以从技术要求部分提供的 GitHub 链接下载该数据集，原始数据源为：https://catalog.data.gov/dataset/data-from-weather-snow-and-streamflow-data-from-four-western-juniper-dominated-experimenta-b9e22 。