时间序列建模三部曲

与大多数高级分析解决方案不同，时间序列建模是一种低成本解决方案，可提供强大的洞察力。

本文将介绍构建质量时间序列模型的三个基本步骤：使数据静止不动，选择正确的模型并评估模型的准确性。这篇文章中的例子使用了一家主要汽车营销公司的历史页面浏览数据。

步骤1：

时间序列涉及使用按时间间隔（分钟，小时，天，周等）进行索引的数据。由于时间序列数据的离散性质，许多时间序列数据集都在数据中嵌入了季节和/或趋势元素。时间序列建模的第一步是考虑现有季节（固定时间段内的重复模式）和/或趋势（数据中的向上或向下移动）。考虑到这些嵌入式模式，我们称之为数据固定。下面的图1和图2可以看出趋势和季节数据的例子。

图1：向上趋势数据示例

图2：季节数据示例

什么是平稳性？

正如我们前面提到的，时间序列建模的第一步是消除数据中存在的趋势或季节的影响，以使其静止不动。我们一直在抛弃术语平稳性，但究竟意味着什么？

一个固定的系列就是这个系列的平均值不再是时间的函数。有了趋势数据，随着时间的增加，该系列的平均值会随着时间的推移而增加或减少（想想随着时间的推移，房价会持续上涨）。对于季节性数据，系列的平均值会根据季节波动（考虑每24小时的温度增减）。

我们如何实现平稳？

有两种方法可用于实现平稳性，差异数据或线性回归。为了有所作为，您可以计算连续观察值之间的差异。要使用线性回归，可以在模型中包含季节性组件的二元指示符变量。在我们决定应用哪些方法之前，让我们来探索一下我们的数据。我们使用SAS Visual