时间序列分析 | Python实现时间序列数据分析

基本介绍

时间序列的处理是传统经济学里面的一个重要篇章，在数据科学和机器学习的背景下，时间序列分析所包含的内容更加复杂。

计量经济学里的时间序列特指一元时间序列，也就是数据包含两列，第一列是时间戳，第二列是观察对象。这属于比较经典的时间序列。有时候你会注意到一些时间序列的模型或者算法，比如ARIMA，prophet等，都是针对这类时间序列。

商业里面的交易历史信息也是一元时间序列。工业领域中，一些监测数据，比如天气温度，也是一元时间序列。但是时间序列不止有一元时间序列，当同一个时间戳对应的观测对象不只一个时，我们就有了多元时间序列。比如某个城市的空气PM2.5的预测，我们可以通过PM2.5的历史时间观测值来预测。我们也可以通过当天（或者近期）的其他观测对象来预测，比如风速，温度，湿度等。

多元时间序列在表现形式上就是数据包含多列（大于两列），第一列是时间戳，后面的列都是观察对象。当时间序列是多元时，很多经典的机器学习模型可以施展拳脚，比如回归模型&#x

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