2020年12月18日
摘要：
一、朴素法 所谓朴素法，是假定下一期的需求于最近一期需求相同，换句话说，如果某产品销量头一个月是多少台，我们可以预测第二个月的销量仍然是多少台。事实证明，对某些产品线而言，朴素法是效益费用比最高的预测模型 朴素法是其它一些更复杂的时间序列分析方法的出发点。朴素法是最简单的预测方法 缺点：朴素法并不适 阅读全文
posted @ 2020-12-18 17:52
小小喽啰
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摘要：
重新采样时间序列数据 频率转换和时间序列重采样的便捷方法。对象必须具有类似datetime的索引（DatetimeIndex， PeriodIndex或TimedeltaIndex），或将类似datetime的值传递给on或level关键字 DataFrame.resample(rule, axis 阅读全文
posted @ 2020-12-18 16:42
小小喽啰
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摘要：
所谓分解就是将时序数据分离成不同的成分，分解有：长期趋势Trend、季节性seasonality和随机残差residuals statsmodels使用的X-11分解过程，它主要将时序数据分离成长期趋势、季节趋势和随机成分。 与其它统计软件一样，statsmodels也支持两类分解模型，加法模型和乘 阅读全文
posted @ 2020-12-18 16:21
小小喽啰
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摘要：
一点点介绍： 首先po上api文档：https://www.statsmodels.org/stable/api.html#statsmodels-tsa-api 大致有这些东西： 阅读全文
posted @ 2020-12-18 16:01
小小喽啰
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摘要：
这个函数的主要作用是根据时间（天，月，季度，年等）去看看数据的变化趋势，是下降了还是上升了，最后还要分析趋势的原因，结合业务逻辑去分析 可以根据某个时间周期，计算数据的变化，主要用于时间序列上面 DataFrame.rolling（window，min_periods = None，center = 阅读全文
posted @ 2020-12-18 15:35
小小喽啰
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摘要：
功能：将pandas对象转换为指定的dtype DataFrame.astype（dtype，copy = True，errors = 'raise'） 参数： dtype：data type, or dict of column name -> data type，使用numpy.dtype或Py 阅读全文
posted @ 2020-12-18 15:02
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参考文章：https://stackoverflow.com/questions/18044312/spyder-does-not-autocomplete-local-variables pip install rope_py3k 即可，但是还是很慢，但总比不出来的好 阅读全文
posted @ 2020-12-18 11:46
小小喽啰
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摘要：
由于None的存在，我们使用一些函数时就总会收到干扰，因此需要增加一个判断条件去完善它 None表示空值，它是一个特殊 Python 对象, None的类型是NoneType None在 Python 解释器启动时自动创建, 解释器退出时销毁。在一个解释器进程中只有一个 None 存在, 因为不可能 阅读全文
posted @ 2020-12-18 10:02
小小喽啰
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