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时间序列预测变得简单（第1部分）：分解和基线模型
学习时间序列分解，添加剂与乘法模型的直觉，并使用Python The Post Time序列预测变得简单（第1部分）：分解和基线模型首先出现在数据科学上。
来源:走向数据科学i避免时间序列分析。每次参加在线课程时，我都会看到一个名为“时间序列分析”的模块，其中包括傅立叶变换，自相关功能和其他令人生畏的术语等子主题。我不知道为什么，但是我总是发现避免它的理由。
“时间序列分析”，但这是我学到的：当我们从基础知识开始并专注于理解其背后的直觉时，任何复杂的话题都可以管理。这就是这个博客系列的目的：使时间序列不像迷宫，而是随着时间的推移与数据的对话。
当我们从基础知识开始并专注于理解直觉通过现实世界的示例解释复杂的话题，我们会更容易理解它们。这就是我将如何处理本系列的方式。
在每篇文章中，我们将使用一个简单的数据集，并从时间序列的角度探索所需的内容。我们将围绕每个概念建立直觉，了解它为什么重要，并逐步实施数据。
时间序列分析是随着时间的推移观察到的理解，建模和预测数据的过程。它涉及使用过去的观察结果来识别趋势，季节性和噪音等模式，以对未来价值做出明智的预测。
时间序列分析是随着时间的推移观察到的理解，建模和预测数据的过程。 预测让我们从墨尔本（）中考虑一个名为每日最低温度的数据集。该数据集包含在1981年至1990年的10年期间在澳大利亚墨尔本观察到的最低温度（摄氏）的每日记录。每个条目仅包括两列：日期：日历日（日历日：1981-01-01至1990-12-31），温度：当天的最低温度记录。
墨尔本的每日最低温度 每日最低温度记录（摄氏） 1981年至1990年的10年期 日期： temp： 基线模型 天真的预测： 季节性天真预测： n 85％ 每日最低温度记录（摄氏） 1981年至1990年的10年期 日期： temp： 基线模型 天真的预测： 季节性天真预测： n 85％ 1981年至1990年的10年期 日期： temp： 基线模型 天真的预测： 季节性天真预测：n85％