季节性时间序列模型python

季节性时间序列模型中的一个常用方法是使用seasonal_decompose函数，它可以通过移动平均线对时间序列数据进行季节性分解。这个方法可以使用Python来实现。可以通过引用中的资料来学习如何使用这个方法以及其原理的介绍。

另外，还有一种常用的季节性时间序列模型是SARIMA模型，它是季节性自回归移动平均模型。SARIMA模型的原理是先去除周期性时间序列的周期性，得到一个非平稳非周期性的时间序列，然后在此基础上再使用ARIMA模型进行分析。可以引用中的资料来学习如何使用SARIMA模型进行季节性时间序列分析。

无论是使用seasonal_decompose还是SARIMA模型，它们的分解思路都是一致的，都是通过对数据应用卷积滤波器去除季节性成分。每个时期的平滑序列的平均值就是返回的季节性成分。你可以参考引用中的资料来了解这种分解思路的更多细节。