8、股票数据分析与预测：从异常值处理到模型构建

股票数据分析与预测：从异常值处理到模型构建

1. 异常值识别与处理

1.1 异常值的定义与影响

异常值是与数据集中其他数据点显著不同的数据点，可能由数据录入错误或异常事件导致。识别和处理异常值非常重要，因为它们会对时间序列模型的性能产生负面影响。

1.2 异常值识别方法

• 可视化 ：使用箱线图和散点图可以直观地识别异常值。
• Z - 分数 ：Z - 分数（Z = σ(X - μ)）是一种统计量，用于衡量特定值与均值的距离。距离均值超过一定标准差的值被视为异常值。
• 滚动窗口 ：滚动窗口是一组连续的数据点，通过将滚动窗口中的值与数据的整体分布进行比较来识别异常值。

1.3 异常值处理方法

• 移除 ：如果认为异常值是数据录入错误或其他问题导致的，可以将其从数据集中移除。
• 替换 ：如果认为异常值是合理的数据点，可以用数据集的均值或中位数替换它们。
• 建模 ：对异常值进行建模，并在进行预测时考虑它们的影响。这是最复杂但可能最准确的方法。

2. 时间序列数据可视化

2.1 可视化的重要性

可视化时间序列数据对于理解潜在的模式（如季节性、趋势和异常）至关重要。Python 提供了强大的工具，