【数据挖掘】时间序列模型处理指南(一)

news/2024/7/7 20:35:45

一、说明

        序模型是一组按时间排序的数据点,用于预测未来。以下是您需要了解的所有信息。

无论我们希望预测金融市场趋势还是电力消耗,时间都是我们的模型中必须考虑的重要因素。例如,预测电力消耗高峰的时间会很有趣。这对于调整电价或电力生产可能很有用。

二、什么是时序模型?

        时间序列模型是一组按时间排序的数据点,其中时间是自变量。这些模型用于分析和预测未来。

        输入时间序列。时间序列是按时间排序的一系列数据点。在时间序列中,时间通常是自变量,目标通常是对未来进行预测。

但是,在处理时间序列时,还有其他方面会发挥作用。

  • 是静止的吗?
  • 有季节性吗?
  • 目标变量是否自相关?

        在这篇文章中,我将介绍时间序列的不同特征,以及我们如何对它们进行建模以获得尽可能准确的预测。

三、什么是自相关?

        非正式地说,自相关是观测值之间的相似性,是它们之间时间滞后的函数


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