Python时序数据分析与ARIMA模型实战

本实验报告主要探讨时序模式数据处理与分析，针对Python环境下数据挖掘的实践操作。主要内容分为以下几个部分： 1. 实验内容概述： - **数据预处理**：首先，通过`pandas`库读取名为'discdata.xls'的Excel文件，指定日期作为列标签，如'COLLECTTIME'或'SYS_NAME'，以便于时间序列分析。 - **可视化**：利用`matplotlib.pyplot`模块绘制数据的时间序列图，以便直观展示数据随时间的变化趋势。 - **统计模型应用**：引入`statsmodels`工具包，学习如何创建自相关图（ACF），这是评估时间序列数据平稳性和确定ARIMA模型参数的重要步骤。 - **平稳性检测**：使用`statsmodels.tsa.stattools`中的ADF（Augmented Dickey-Fuller）检验，确认数据是否满足平稳性假设。 - **差分和噪声处理**：对数据进行差分操作，可能是因为原始数据非平稳，之后重复上述步骤，观察处理后的变化情况。 - **白噪声检测和定阶**：进一步对差分后数据进行白噪声检验，以及确定ARIMA模型的阶数(p, d, q)，这是构建ARIMA模型的关键。 - **ARIMA模型建立与预测**：最后，根据检测结果，利用`statsmodels.tsa.arima_model`模块构建ARIMA模型，并进行未来数据的预测。 2. 实验步骤详解： - 安装`statsmodels`库，确保在分析过程中可以使用其提供的统计方法。 - 使用`pd.read_excel`函数读取数据，指定索引列，如`index_col='COLLECTTIME'`。 - 数据可视化：通过`data.plot()`展示数据，`plt.show()`显示图形。 - `plot_acf`函数用于绘制自相关图，可能需要对数据进行适当类型转换，如`data_prcess = pd.DataFrame(data).astype(float)`。 - 运用`statsmodels.tsa.stattools.adfuller`函数进行ADF检验，判断数据的平稳性。 - 数据差分处理后，再次进行上述步骤，观察处理效果。 3. 程序清单示例： - 读取数据的代码片段展示了如何读取不同索引列的数据，如NAME或SYS_NAME，并打印数据。 - 绘制时序图和自相关图的代码分别展示了如何使用matplotlib和statsmodels进行绘图。 总结，这个实验着重于Python在时间序列数据分析中的应用，包括数据导入、可视化、统计检验、模型构建及预测。通过这个实验，学生将深入理解如何处理和分析时序模式数据，并且掌握Python工具包如pandas和statsmodels的使用。