如何利用Python实现一个简单的时间序列基线预测模型，并对数据集进行可视化展示？

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参考资源链接：[Python时间序列预测基线项目源码与数据集分享](https://wenku.csdn.net/doc/47sjky21ur?spm=1055.2569.3001.10343)

在Python中实现时间序列基线预测模型，通常可以采用简单移动平均（SMA）、加权移动平均（WMA）和指数平滑等方法。以下是一个使用Python的简单移动平均法对时间序列数据进行预测的步骤和代码示例：
首先，您需要加载数据集并进行必要的数据预处理。假设我们使用的是shampoo-sales.csv数据集，可以使用pandas库来读取数据：
import pandas as pd
data = pd.read_csv('shampoo-sales.csv', parse_dates=['Month'], index_col='Month')

接着，我们可以实现一个简单的移动平均函数：
def simple_moving_average(series, n):
return series.rolling(window=n).mean()

然后，您将数据集拆分为训练集和测试集，并对训练集应用移动平均函数来预测未来几个时间点的值：
SMA_values = simple_moving_average(data['Sales'], n=3)

最后，使用matplotlib或其他可视化工具来展示原始数据和预测结果：
data['Sales'].plot(legend=True)
SMA_values.plot(legend=True)
plt.show()

在这个过程中，我们学习了如何处理时间序列数据，实现基线预测模型，并通过图表直观地展示数据和预测结果。这仅仅是时间序列预测的一个起点。通过实践，您可以进一步学习其他预测方法，如指数平滑、ARIMA模型等，以构建更准确的预测模型。
完成上述学习后，如果您希望继续深入时间序列分析的其他高级技术，继续探索更复杂的数据集和模型，我建议您再次参考《Python时间序列预测基线项目源码与数据集分享》。该资源不仅提供了基础的项目代码，还包含了丰富的数据集，是学习和实践时间序列预测的一个非常好的起点。

参考资源链接：[Python时间序列预测基线项目源码与数据集分享](https://wenku.csdn.net/doc/47sjky21ur?spm=1055.2569.3001.10343)