欢迎来到平滑时间序列数据，别再用移动平均线了
183 2024-10-16
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文章来源： 时间序列数据平滑技术摘要
分析时间序列数据时，去除噪声以平滑数据是关键一步。目前流行的平滑技术包括移动平均线和Savitzky-Golay滤波器，后者通常更能准确反映数据真实趋势。本文通过Python代码示例解释Savitzky-Golay滤波器的优势。
时间序列平滑的本质
平滑时间序列如股票价格或传感器数据的目的是抑制噪声波动，揭示潜在真实趋势。
加载时间序列数据
使用Python库如pandas、numpy、matplotlib、scipy、plotly和statsforecast导入M4竞赛数据集中的时间序列数据。
平滑时间序列
平滑数据时，"窗口大小"是决定平滑程度的关键参数，影响保留的数据详情和清晰度。移动平均线通过平均窗口内数据点来平滑，而Savitzky-Golay滤波器通过在窗口内数据点上拟合多项式来平衡平滑和细节保留。选择合适的窗口大小对平滑效果至关重要。
窗口大小的影响
窗口大小10和25的移动平均线和Savitzky-Golay滤波器平滑效果对比表明，Savitzky-Golay滤波器在预测峰值和捕捉数据变化趋势方面表现更佳，而移动平均线则反应迟钝且可能过度平滑数据细节。
结论
适当调整窗口大小时，Savitzky-Golay滤波器相比移动平均线，更能在消除峰值的同时保持信号保真度。虽然移动平均线适用于计算时间序列平均值，但Savitzky-Golay滤波器通常更为精确且有效。
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