时间序列分析-Python-纯新手教程

时间序列分析是一种用于研究和预测时间序列数据的统计学方法，通常进行时间序列分析需要以下步骤：

1.确定分析目的和数据范围:首先需要明确进行时间序列分析的目的和分析的数据范围，例如分析某个地区的气温变化趋势，需要收集的时间序列数据范围可以是数年或者数十年。

2.数据采集和处理:收集相应时间序列数据，并进行必要的数据清洗和预处理，例如去除异常值、缺失值等。

3.时序图观察:绘制时序图，对数据的基本特征和趋势进行初步观察和分析，如检查数据是否平稳、趋势是否存在等。

4.时间序列分解:将时间序列数据分解为长期趋势、季节性变化和随机波动等不同成分，以便更好地了解数据的基本特征和规律。

5.模型建立:根据数据的特点和分析目的选择合适的时间序列模型，例如ARIMA模型、季节性ARIMA模型、指数平滑模型等。

6.模型诊断和验证:对建立好的模型进行检验和评估，检查其拟合效果和预测精度，并对模型进行必要的修正和优化。

7.预测和应用:利用已经建立好的模型对未来的时间序列数据进行预测和应用，例如可以预测未来的趋势、周期性变化和随机波动等，也可以进行决策支持和风险评估等。

#寻找数据：

如果自己手上没有可以分析的相关数据，考虑从以下渠道获取：
1.厂商：如果相关课题使用的是商业机械、用具，可以向制造商或供应商请求相关的数据。通常，制造商会在其官方网站上提供相应的技术文档；
2.研究论文：可以在学术数据库(如Google Scholar或PubMed)中查找有关研究论文；
3.开放数据集：有些组织或研究机构会公开发布数据集供研究使用；
4.实验室测试：如果具有实验室资源，可以自己进行实验，收集所需数据。请注意使用一些标准化测试方法，以确保数据的可比性和可重复性。

我参考的是开源网站kaggle（Kaggle: Your Machine Learning and Data Science Community）的数据集。

ref：https://www.kaggle.com/datasets/rohanrao/nifty50-stock-market-data

数据是印度NSE NIFTY 50 指数中 50 只股票的历史价格和交易量。所有数据集都是按天计算的，每只股票的定价和交易价值都分布在 .cvs 文件中，还有一个元数据文件，其中包含一些关于股票本身的宏观信息。

#数据导入

# Data and package Import
#Data Source - Kaggle - https://www.kaggle.com/rohanrao/nifty50-stock-market-data
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
from statsmodels.tsa.arima_model import ARMA
TempData = pd.read_csv('HCLTECH.csv')
TempData.head(30)

上述代码用于导入需要使用的Python包和数据。首先使用pandas库导入pd别名，matplotlib库导入plt别名，以及statsmodels库中的ARMA模型。然后使用pd.read_csv()函数读取名为HCLTECH.csv的数据文件，并将其存储到名为TempData的数据框中。

Pandas是一个开源的Python库，提供了高性能、易于使用的数据结构和数据分析工具。它主要用于处理和分析结构化数据，如表格、时间序列等。Pandas提供两种主要数据结构：Series和DataFrame。Series是一种类似于数组的数据结构，它只有一列数据和一个索引。DataFrame是一个类似于表格的数据结构，它有多行多列的数据，每列可以有不同的数据类型，并且也有一个行索引和列索引。使用Pandas可以轻松地读取、写入和处理各种文件格式的数据，如CSV、Excel、SQL数据库等。它也提供了强大的数据操作功能，如切片、筛选、聚合、重塑等。Pandas还支持对数据进行可视化处理，可以使用Matplotlib等可视化库进行数据可视化。

Statsmodels是一个Python库，它提供了各种统计模型和数据分析工具，包括