arima模型python代码客流

ARIMA模型是一种用于时间序列数据分析的模型，可以用来预测未来的趋势。在Python中，可以使用jupyter notebook编辑器来编写ARIMA模型的代码。下面是一个简单的ARIMA模型的Python代码示例，用于预测航空公司未来3年的客流量：

# 导入所需的库
import pandas as pd
from statsmodels.tsa.arima_model import ARIMA

# 读取AirPassengers数据集
airline = pd.read_csv('data.csv', index_col ='Month', parse_dates = True)

# 训练ARIMA模型
model = ARIMA(airline, order=(1, 1, 1))
result = model.fit()

# 预测未来3年的客流量
forecast = result.predict(start = len(airline), end = (len(airline)-1) + 3 * 12, typ = 'levels')

# 绘制预测值
forecast.plot(legend = True)

除了ARIMA模型，还有一种叫做ETS分解的方法可以用于时间序列数据分析。下面是一个简单的Python代码示例，用于对航空公司乘客数据集进行ETS分解：

# 导入所需的库
import numpy as np
import pandas as pd
from statsmodels.tsa.seasonal import seasonal_decompose

# 读取AirPassengers数据集
airline = pd.read_csv('data.csv', index_col ='Month', parse_dates = True)

# 进行ETS分解
result = seasonal_decompose(airline, model='multiplicative')

# 绘制ETS图
result.plot()