时间序列预测中的探索性数据分析

摘要

简介

时间序列预测在多个领域有着重要应用，随着数据获取能力的提升和机器学习模型的发展，这一技术也日趋丰富和成熟。探索性数据分析（EDA）是提取时间序列数据信息的关键步骤，有助于特征工程，并最大化模型潜力。文章介绍了使用Python进行EDA的流程。

数据

本文使用Kaggle提供的PJM每小时能耗数据进行研究，该数据来自美国多个州的区域输电组织PJM。

探索性数据分析

EDA包括描述性统计、时间图、季节图、箱形图、时间序列分解和滞后分析六个步骤，使用Python库如Pandas、Seaborn和Statsmodels等进行实现。

1. 描述性统计

利用Python的Pandas库进行数据描述性统计，提供中心倾向度、离散度和位置度量等信息。

2. 时间图

通过绘制时间序列图表，观察年度季节性模式、趋势和异常值。

3. 季节图

展示了年度、每周和每日的季节性变化，并讨论了季节图对特征工程的影响。

4. 箱形图

利用箱形图分析数据的分布情况，包括不同时间周期（如日、月）的消耗量分布。

5. 时间序列分解

分析加法和乘法分解，揭示趋势、季节性和残差成分。

6. 滞后分析

通过计算自相关和部分自相关函数，识别重要的滞后期，并讨论了滞后分析对特征工程的影响。

写在最后

本文提供了一个针对时间序列数据的EDA模板，并强调了EDA在时间序列预测中的重要性。公众号『数据STUDIO』提供了更多关于数据科学领域的原创内容。