時間序列資料

出生

gdp溫度

時間要素：年 季度 月 周 日

數值要素

長期變動趨勢：相當長的一段時間，受長期趨勢影響 持續上公升/下降

不規則變動（隨機擾動項）: 含白噪音

迴圈變動： 市場經濟的商業週期 或者整個國家的經濟週期

(1)資料具有週期性才能使用時間序列分解，例如資料是月份資料，季度資料，如果是年份資料則不行

(2)在具體的時間序列圖，如果隨著時間的推移、序列的季節波動變得越來越大，則反映各種變動之間的關係發生變化，建議使用乘積模型；反之如果時間序列圖的波動保持恆定，則可以直接使用疊加模型，當然，如果不存在季節伯兄，則兩種分解都可以。

案例：

軟體中：轉換 替換缺失值

得到的效果

Python處理時間序列資料

初償用python處理時間序列的資料，碰到一些坑。以此文記錄一下，希望後來者可以少走彎路。背景說明 我是用乙個已有的csv資料表作為原材料進行處理的。目的 實現時間序列的視覺化，及週期性的視覺化。1 碰到的第乙個坑是，匯入到時間資料，預設的是字串的資料型別。因此，在視覺化的時候，會出現沒有按時間先後...

時間序列資料python庫彙總

由於我熱衷於機器學習在時間序列中的應用，特別是在醫學檢測和分類中，在嘗試的過程中，一直在尋找優質的python庫 而不是從頭開始編寫 去實現我對於資料處理的需求。以下是我在處理時間序列資料 time series data 我希望其中一些對你也有用！這個庫可以幫助你建立時間序列資料，特別是在使用延遲...

Pandas時間序列資料處理

時間序列資料是以時間為自變數，描述物件在時間過程中的發展 變化。比如，超市每天的銷售額，景區每天的旅客流量等。因此，處理時間序列資料是pandas資料分析中重要的一類方法。一 時間索引轉換 一般來說，我們獲得的資料不是以時間作為索引的。即使原始資料的第一列是時間，當我們匯入python後仍然會重新建...