如何使用 statsmodels 实现和评估 ARIMA 模型
Python 中的 statsmodels 库对于实现 ARIMA 模型非常有用。首先，我们执行增强迪基-福勒 (ADF) 测试来检查时间序列数据是否平稳。如果数据不是平稳的，我们会使用差分（`df.diff()`）使其平稳，然后使用信息准则（例如 AIC 或 BIC）确定适当的 p、d 和 q 参数。然后，您可以以 `ARIMA(df, order=(p,d,q))` 的形式定义一个模型，用 `.fit()` 进行训练，并用 `.forecast()` 进行预测。并利用MAE、RMSE等评价指标，将预测结果与实际测量值进行比较，衡量准确度。通过使用残差图和自相关分析，您可以识别模型的有效性和需要改进的领域，从而构建更复杂的预测模型。
Prophet 是由 Facebook 开发的专门用于时间序列预测的 Python 库，尤其 挪威电报数据 因其在商业用途上的易用性而受到赞誉。 Prophet 的优点在于它会自动将趋势、季节性和假期等因素纳入其模型中。如果将数据格式化为“ds”（日期）和“y”（值）两列，则只需使用 `Prophet().fit(df)` 即可对其进行简单建模，并且可以使用 `predict()` 方法轻松获取未来的预测值。此外，使用 Matplotlib 自动生成趋势、季节性和残差的分解图，提供直观且易于理解的输出，即使对于业务专业人员来说也是如此。它还清楚地显示了过去趋势的强度和预测的不确定性，这对于决策非常有用。
数据预处理（缺失值处理和重采样）的重要性
预处理对于正确分析时间序列数据极为重要。如果有缺失值，模型就无法正确训练，因此我们使用线性插值（`interpolate()`）或最近值插补（`fillna(method='ffill')`）来处理它们。另外，如果时间间隔不规则，则需要使用 `resample()` 方法将其四舍五入为每日、每月等。此外，异常值的检测和排除以及缩放过程（最小-最大缩放和标准化）也与预测精度有直接关系。数据预处理是一个平凡而又关键的步骤，如果没有适当的处理，无论使用多么先进的模型，都无法达到预期的准确度。毫不夸张地说，预处理的质量决定了分析的成败。
在实际工作流程中构建 Python 代码的技巧
在实践中进行时间序列分析时，不仅要建立模型，还要创建考虑到可重复性和可操作性的工作流程。首先，将数据加载、预处理、可视化、建模、评估和预测等步骤组织成函数或类，以提高代码重用率。使用 Jupyter Notebook，您可以逐步检查分析并将结果记录为文档。此外，根据业务需求实现自动化，例如保存预测结果、自动生成报告、使用调度程序定期运行等，可以大大提高运营效率。 Python 的强大之处在于它允许您使用一种语言完成整个实际工作流程，从而可以弥合数据分析和系统集成之间的差距。