ARIMA预测分段数据代码

以下是使用ARIMA模型预测分段数据的示例代码：

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

# 读取数据
df = pd.read_csv('data.csv')

# 分段处理数据
segmented_data = []
for i in range(10):
    segment = df[df['segment'] == i]['value']
    segmented_data.append(segment)

# 定义ARIMA参数
p = 1
d = 0
q = 1

# 预测每个分段数据
for i in range(10):
    # 拟合ARIMA模型
    model = ARIMA(segmented_data[i], order=(p, d, q))
    model_fit = model.fit(disp=0)
    # 预测未来10个时间点
    forecast = model_fit.forecast(steps=10)[0]
    # 打印预测结果
    print('Segment', i, 'Forecast:', forecast)

其中，`data.csv`是包含分段数据的CSV文件，其中有两列，一列是`segment`表示数据属于哪个分段，另一列是`value`表示数据的值。代码将数据按照分段处理，然后使用ARIMA模型预测每个分段未来10个时间点的值。请根据实际情况调整ARIMA模型的参数。