从初学者到专家：用 Python 征服周期性时间序列预测
2023-10-22 17:37:30
作为一名初出茅庐的技术小白，我怀揣着对数据科学的无限热爱，踏上了用 Python 预测周期性时间序列的征途。这是一段跌宕起伏的旅程，期间磕磕绊绊，但最终收获满满。
当时，我的导师交给我一个独立练手项目，目标是构建一个模型来预测公司的销售额，而销售额呈现出明显的周期性规律。虽然任务看似简单，但实践起来却困难重重。
первое препятствие：データ収集
import pandas as pd
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
# 导入数据
df = pd.read_csv('sales_data.csv')
# 特征缩放
scaler = StandardScaler()
df['sales'] = scaler.fit_transform(df['sales'])
第一步，我需要收集相关数据。经过一番探索，我发现公司内部有一个庞大的数据库，里面储存着历史销售记录。然而，这些数据格式不一，存在缺失值和异常值，需要进行仔细的清洗和预处理。
第二步，我开始探索各种时间序列预测模型。经过一番比较，我选择了 ARIMA（自回归积分移动平均）模型，因为它在处理周期性数据方面表现优异。
from statsmodels.tsa.arima.model import ARIMA
# 拟合 ARIMA 模型
model = ARIMA(df['sales'], order=(5, 1, 0))
model_fit = model.fit()
然而，模型拟合过程并不顺利。我尝试了不同的参数组合，但预测结果仍然不尽如人意。经过反复调试和查阅资料，我发现问题出在数据的平稳性上。由于销售额存在明显的周期性，因此需要对数据进行差分处理，消除趋势和季节性成分。
# 对数据进行差分
df['sales_diff'] = df['sales'] - df['sales'].shift(1)
差分处理后，数据变得更加平稳，ARIMA 模型的预测精度也随之提高。
# 拟合差分后的 ARIMA 模型
model = ARIMA(df['sales_diff'], order=(5, 1, 0))
model_fit = model.fit()
接下来，我需要评估模型的预测性能。我将数据集划分为训练集和测试集，并使用均方根误差（RMSE）作为评估指标。
# 预测未来销售额
forecast = model_fit.forecast(steps=12)
# 计算均方根误差
rmse = np.sqrt(mean_squared_error(test_data, forecast))
经过反复调参和优化，最终我得到了一个令人满意的预测模型，RMSE 低于 5%。
虽然项目过程艰辛，但我从中收获颇丰。我不仅掌握了周期性时间序列预测的基本原理和实践方法，还学会了如何解决实际问题中遇到的各种困难。
对于刚接触时间序列预测的初学者，我有一些建议：
- 扎实的基础： 理解时间序列分析的基本概念，例如平稳性、差分和自相关。
- 探索不同模型： 不要局限于单一模型，尝试不同的时间序列预测模型，并比较它们的性能。
- 仔细调试： 参数选择对模型性能至关重要。耐心调试，找到最优参数组合。
- 实战经验： 实践出真知。动手构建预测模型，解决实际问题，才能真正掌握时间序列预测的精髓。
希望我的分享能为其他初学者提供一些帮助。用 Python 预测周期性时间序列是一项充满挑战但又令人着迷的工作。只要保持耐心和探索精神，你也能成为一名出色的时间序列预测专家。
