时序数据处理

本文介绍了时序数据处理中的两种方法:移动平均法和指数平滑法。移动平均法包括简单移动平均和加权移动平均,用于消除周期变动和随机波动的影响,揭示趋势。指数平滑法则结合了全期平均和移动平均,通过不同衰减因子调整权重。pandas库提供了相应的函数实现这两种方法。

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       一.移动平均法分为两种:简单移动平均和加权移动平均。

       当时间序列的数值由于受周期变动和随机波动的影响,起伏较大,不易显示出事件的发展趋势时,使用移动平均法可以消除这些因素的影响,显示出事件的发展方向与趋势(即趋势线),然后依趋势线分析预测序列的长期趋势

       简单移动平均:各元素的权重都相等。

       加权移动平均:给固定跨越期限内的每个变量值以不同的权重。其原理是:历史各期产品需求的数据信息对预测未来期内的需求量的作用是不一样的。除了以n为周期的周期性变化外,远离目标期的变量值影响力相对较低,故应给予较低的权重。

       使用移动平

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