独家 | 利用Auto ARIMA构建高性能时间序列模型（附Python和R代码）-低调大师

独家 | 利用Auto ARIMA构建高性能时间序列模型（附Python和R代码）

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简介

想象你现在有一个任务：根据已有的历史数据，预测下一代iPhone的价格，可使用的特征包括季度销售、月度支出以及苹果资产负债表上的一系列内容。作为一名数据科学家，你会把这个问题归类为哪一类问题？当然是时间序列建模。

从预测产品销售到估算家庭用电量，时间序列预测是任何数据科学家都应该知道——哪怕不是熟练掌握——的核心技能之一。你可以使用多种不同的方法进行时间序列预测，我们将在本文中讨论Auto ARIMA，它是最为有效的方法之一。

首先，我们来了解一下ARIMA的概念，然后再进入正题——Auto ARIMA。为了巩固概念，我们将使用一个数据集，并用Python和R实现它。

一、什么是时间序列？

二、时间序列预测的方法

三、ARIMA简介

四、ARIMA实现步骤

五、为什么需要Auto ARIMA？

六、用Auto ARIMA实现案例(航空乘客

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R语言和 Python —— 一个错误的分裂

最近有一些文章提出与年龄相关的问题：“崭露头角的年轻数据科学家们是学习R语言还是Python更好?” 答案似乎都是“视情况而定”，在现实中没有必要在R和Python中做出选择，因为你两个都用得到。推荐阅读《Python3.0科学计算指南》。它被称为RPy2： http://rpy.sourceforge.net/rpy2/doc2.1/html/introduction.html 什么是”数据科学”? 在谈论RPy2之前，先来说一下“数据科学”，我要说的是“数据科学”是一个奇怪的词。因为几乎所有的科学都是“数据科学”。“无数据科学”则是完全不同的领域：哲学。“数据科学”是一门通过系统观察，对照实验，贝叶斯推理的开放试验理念的科学学科。 “数据科学”的目标是从数据中得出有效的统计推论。标签“数据”是指数据用于做什么并不重要，但这是错误的：它是难以且不可能做到科学的在没有得到数据的详细信息，得去了解系统的弱点并生产出来，智能、灵敏的应对非理想好数据。任何有趣的数据集至少有以下一些特性：缺失值，异常值和噪声。缺失值：顾名思义就是缺失的值。异常值：离群怪异的事件，由于某种原因或其他的事件其...

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反射reflection 反射 ●可以大大提高程序的灵活性，使得interface{}有更大的发挥余地 ●反射使用TypeOf和ValueOf函数从接口中获取目标对象信息 ●反射会将匿名字段作为独立字段(匿名字段的本质) ●想要利用反射修改对象状态，前提是interface.data是settable，即pointer-interface ●通过反射可以"动态" 调用方法常用的类型、函数和方法 1//返回动态类型i的类型，如果i是一个空结构体类型，TypeOf将返回nil 2func TypeOf(i interface{})Type 3 4//Type 接口类型 5typeTypeinterface { 6 Align() int 7 FieldAlign() int 8//指定结构体中方法的下标，返回某个方法

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Rocky Linux（中文名：洛基）是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版，作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL（Red Hat Enterprise Linux）完全兼容的开源替代方案，由社区拥有并管理，支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性，采用模块化包装和SELinux安全架构，默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统，支持十年生命周期更新。

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