将Excel中的时间序列数据进行arima预测

ARIMA模型是一种常见的时间序列预测模型，可以用于预测未来时间序列的趋势和季节性。下面是一个使用Python中的statsmodels库进行ARIMA模型预测的示例：

首先，导入所需的库：

import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import statsmodels.api as sm

接着，读取Excel文件中的数据并进行预处理：

data = pd.read_excel("data.xlsx", index_col="Date", parse_dates=True)
ts = data["Value"]
ts_log = np.log(ts)

这里使用了log函数对原始数据进行了转换，目的是将数据的波动范围缩小，使其更容易建立模型。

然后，我们可以使用ACF和PACF图来确定ARIMA模型的参数：

fig, ax = plt.subplots(2, 1, figsize=(10,8))
sm.graphics.tsa.plot_acf(ts_log, lags=30, ax=ax[0])
sm.graphics.tsa.plot_pacf(ts_log, lags=30, ax=ax[1])
plt.show()

通过观察ACF和PACF图，我们可以确定ARIMA模型的p、d和q参数。其中，p表示AR模型的阶数，d表示差分次数，q表示MA模型的阶数。

最后，我们可以使用ARIMA模型对未来的数据进行预测：

model = sm.tsa.ARIMA(ts_log, order=(p,d,q))
results = model.fit()
pred_log = results.predict(start="2022-01-01", end="2022-12-31", dynamic=False)
pred = np.exp(pred_log)

这里使用了ARIMA模型对未来一年的数据进行了预测，并将预测结果进行了反向转换，得到了原始数据的预测值。

完整代码如下：

import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import statsmodels.api as sm

data = pd.read_excel("data.xlsx", index_col="Date", parse_dates=True)
ts = data["Value"]
ts_log = np.log(ts)

fig, ax = plt.subplots(2, 1, figsize=(10,8))
sm.graphics.tsa.plot_acf(ts_log, lags=30, ax=ax[0])
sm.graphics.tsa.plot_pacf(ts_log, lags=30, ax=ax[1])
plt.show()

p = 1
d = 1
q = 1

model = sm.tsa.ARIMA(ts_log, order=(p,d,q))
results = model.fit()
pred_log = results.predict(start="2022-01-01", end="2022-12-31", dynamic=False)
pred = np.exp(pred_log)

plt.plot(ts, label="Original")
plt.plot(pred, label="Predicted")
plt.legend()
plt.show()

需要注意的是，在实际应用中，ARIMA模型的参数选择和预测结果的准确性都需要经过多次试验和调整。