时间序列的EDA怎么做

时间序列的EDA（探索性数据分析）是指对时间序列数据进行可视化和统计分析，以了解数据的特征和规律。下面是时间序列EDA的一些方法：

1. 绘制时间序列图：将时间序列数据绘制成折线图，可以直观地观察数据的趋势和周期性变化。

2. 绘制自相关图和偏自相关图：自相关图和偏自相关图可以帮助我们确定时间序列数据的阶数，即ARIMA模型中的p和q值。

3. 绘制箱线图：箱线图可以帮助我们检测时间序列数据中的异常值和离群点。

4. 计算统计量：例如均值、方差、偏度和峰度等，可以帮助我们了解时间序列数据的分布情况。

5. 分解时间序列：将时间序列分解成趋势、季节性和残差三个部分，可以更好地理解时间序列数据的特征。

6. 滚动统计量：计算滚动均值和滚动标准差等统计量，可以帮助我们观察时间序列数据的变化趋势。

下面是一个Python的时间序列EDA的例子：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
from statsmodels.graphics.tsaplots import plot_acf, plot_pacf

# 读取时间序列数据
data = pd.read_csv('data.csv', index_col='date', parse_dates=True)

# 绘制时间序列图
plt.plot(data)
plt.xlabel('Date')
plt.ylabel('Value')
plt.show()

# 绘制自相关图和偏自相关图
plot_acf(data)
plot_pacf(data)
plt.show()

# 绘制箱线图
data.boxplot()
plt.show()

# 计算统计量
print('Mean:', data.mean())
print('Std:', data.std())
print('Skewness:', data.skew())
print('Kurtosis:', data.kurt())

# 分解时间序列
from statsmodels.tsa.seasonal import seasonal_decompose

decomposition = seasonal_decompose(data)
trend = decomposition.trend
seasonal = decomposition.seasonal
residual = decomposition.resid

plt.subplot(411)
plt.plot(data, label='Original')
plt.legend(loc='best')
plt.subplot(412)
plt.plot(trend, label='Trend')
plt.legend(loc='best')
plt.subplot(413)
plt.plot(seasonal,label='Seasonality')
plt.legend(loc='best')
plt.subplot(414)
plt.plot(residual, label='Residuals')
plt.legend(loc='best')
plt.tight_layout()
plt.show()

# 滚动统计量
rolling_mean = data.rolling(window=12).mean()
rolling_std = data.rolling(window=12).std()

plt.plot(data, color='blue', label='Original')
plt.plot(rolling_mean, color='red', label='Rolling Mean')
plt.plot(rolling_std, color='black', label='Rolling Std')
plt.legend(loc='best')
plt.show()