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Data Science: 自动化的时间序列分析(descriptive)?

  •  
  •   cqcn1991 · 174 天前 · 819 次点击
    这是一个创建于 174 天前的主题,其中的信息可能已经有所发展或是发生改变。

    比如说,有这样一个时间序列

    QQ 拼音截图 20190430075850.png

    可以看到先有一个峰值,然后是平稳期,然后之后到了另一更高的平稳水平(但是波动性稍大),最后下降到了 0

    能否自动化、程序化发现 /输出这样的分析结果呢?

    具体来说,自动发现

    • 最近是否数值是否稳定
    • 是否有峰值(突增、减)
    • 是否有增加、下降的趋势

    因为通常会处理很多时间序列(比如按不同维度划分),因此,想自动化去监测、分析

    想问目前有什么方法、或者包吗?可能类似 https://github.com/pandas-profiling/pandas-profiling 这种

    7 回复  |  直到 2019-05-06 08:20:33 +08:00
        1
    daweii   174 天前 via iPhone
    移动平均一下就行。
        2
    cqcn1991   174 天前 via Android
    @daweii 能具体说说吗?
        3
    user919lx   174 天前
    再增加一张增长率表。

    数值稳定就是增长率绝对值小于 a

    峰值的话,如果只是检测突增、突减,就看增长率绝对值 是否大于 b。如果需要看两边,则需要在增长率表上做滑动窗口计算

    增加、下降的趋势,这个你可以设定滑动窗口,在窗口内做个线性回归就好。

    其实方法很多,灵活应用吧。
        4
    akira   174 天前
    感觉其实是个数学问题来的吧。。。
        5
    fngtz   170 天前 via iPhone
    pandas 很容易实现你要的功能。
        6
    cqcn1991   169 天前 via Android
    @fngtz 能否举例说说?
        7
    fngtz   169 天前 via iPhone
    @cqcn1991 我时序分析学的很差哎。
    你定义一下你要探测的特征,我可以给你代码- -.
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