python分析每月销售数据_时间序列ARIMA模型详解：python实现店铺一周销售量预测...

顾名思义，时间序列是时间间隔不变的情况下收集的时间点集合。这些集合被分析用来了解长期发展趋势，为了预测未来或者表现分析的其他形式。但是是什么令时间序列与常见的回归问题的不同？

有两个原因：

1、时间序列是跟时间有关的。所以基于线性回归模型的假设：观察结果是独立的在这种情况下是不成立的。

2、随着上升或者下降的趋势，更多的时间序列出现季节性趋势的形式，如：特定时间框架的具体变化。即：如果你看到羊毛夹克的销售上升，你就一定会在冬季做更多销售。

常用的时间序列模型有AR模型、MA模型、ARMA模型和ARIMA模型等。

一、时间序列的预处理

拿到一个观察值序列之后，首先要对它的平稳性和纯随机性进行检验，这两个重要的检验称为序列的预处理。根据检验的结果可以将序列分为不同的类型，对不同类型的序列我们会采用不同的分析方法。

先说下什么是平稳，平稳就是围绕着一个常数上下波动且波动范围有限，即有常数均值和常数方差。如果有明显的趋势或周期性，那它通常不是平稳序列。序列平稳不平稳，一般采用三种方法检验：

(1)时序图检验

看看上面这个图，很明显的增长趋势，不平稳。

(2)自相关系数和偏相关系数

还以上面的序列为例：用SPSS得到自相关和偏相关图。

分析：左边第一个为自相关图(Autocorrelation)，第二个偏相关图(Partial Correlation)。

平稳的序列的自相关图和偏相

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