使用python建模，通过已知数据预测未来24小时的数据

这个问题可以用时间序列预测来解决。我们可以使用Python中的许多库来建立模型和预测未来24小时的数据。下面是一个简单的步骤：

1. 收集数据并导入Python中。可以使用pandas库来读取时间序列数据集。

2. 数据预处理。这通常包括去除缺失值、平滑数据和处理异常值。可以使用numpy和pandas库来完成这些任务。

3. 确定时间序列的模型类型。常见的时间序列模型类型包括ARIMA、ARMA、SARIMAX等。可以使用statsmodels库来构建这些模型。

4. 拟合时间序列模型。可以使用模型的拟合方法来拟合模型。

5. 使用已经拟合的模型来预测未来24小时的数据。可以使用模型的预测方法来完成这个任务。

下面是一个简单的Python代码示例：

import pandas as pd
from statsmodels.tsa.arima_model import ARIMA

# 导入数据
data = pd.read_csv('data.csv', index_col='date', parse_dates=True)

# 平滑数据
smooth_data = data.rolling(window=7).mean()

# 构建ARIMA模型
model = ARIMA(smooth_data, order=(1, 1, 1))

# 拟合模型
results = model.fit()

# 预测未来24小时的数据
forecast = results.forecast(steps=24)
print(forecast)

在上面的示例中，我们首先导入数据，并对其进行平滑处理。然后，我们使用ARIMA模型来拟合数据，并使用模型的预测方法来预测未来24小时的数据。