时间序列(time serie)分析系列之时间序列特征(feature)7

文章目录

  • 1.问题描述
  • 2.特征构建
    • 2.1时间特征
    • 2.2平移特征
    • 2.3窗口特征
  • 3.总结

1.问题描述

时间序列数据作为一种典型的数据,常存在于各行各业。比如客流、车流、销量、KPI指标等等。
如何对时序数据加以利用,比如做未来预测,交通拥堵分类等问题。在采用机器学习算法之前,首先需要我们构建特征。因为大多数时序数据都是单变量或者维度特别少,所以特征的构建就比较重要。
笔者总结了几种特征,供大家参考,有更好的思路,非常欢迎提出来大家一起探讨。


2.特征构建

常见的时序数据格式如下:

时间time 对象value
2019-01-01 1234
2019-01-02 2334
2019-01-03 4324
2019-01-04 5314
2019-01-05 5890
2019-01-06 6782

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