ARIMA时间预测模型对xlsx文件数据进行预测代码

以下是使用ARIMA模型对xlsx文件数据进行预测的Python代码示例：

import pandas as pd
import numpy as np
from statsmodels.tsa.arima.model import ARIMA

# 读取xlsx文件数据
data = pd.read_excel('data.xlsx', index_col=0)

# 将数据转换为时间序列
ts = pd.Series(data['value'], index=data.index)

# 拆分训练集和测试集
train_data = ts[:'2021-01-01']
test_data = ts['2021-01-01':]

# 定义ARIMA模型的参数(p,d,q)
p = 1
d = 1
q = 1

# 训练ARIMA模型
model = ARIMA(train_data, order=(p, d, q))
results = model.fit()

# 预测未来数据
forecast = results.forecast(steps=len(test_data))

# 输出预测结果和实际结果的对比
print('预测结果：', forecast)
print('实际结果：', test_data)

# 计算预测误差
mse = np.mean((forecast - test_data) ** 2)
print('均方误差：', mse)

需要注意的是，这里使用的是`statsmodels`库中的ARIMA模型，需要先安装该库。此外，需要将`data.xlsx`替换为实际的数据文件名，并且在数据文件中，第一列需要是时间序列数据，第二列需要是需要预测的数值数据。