企业官网建设流程全解析

林业公司网站模版,做网站页面的软件,平凉市建设局门户网站,久其软件公司网站很多刚入行的小伙伴问我#xff1a;“我想预测下个月公司的销售额#xff0c;或者预测一下明天的股价#xff0c;该学什么#xff1f;” 我的回答通常只有六个字#xff1a;时间序列分析。 如果在数据分析的世界里有一种魔法能让你“预知未来”#xff0c;那一定就是它。…很多刚入行的小伙伴问我“我想预测下个月公司的销售额或者预测一下明天的股价该学什么”我的回答通常只有六个字时间序列分析。如果在数据分析的世界里有一种魔法能让你“预知未来”那一定就是它。1. 什么是时间序列别被名词吓到了。简单来说时间序列Time Series就是按时间顺序排列的一组数据。比如你手机里每天的步数记录某只股票每天的收盘价或者是你家楼下便利店每个月的营业额。这些数据都有一个共同点有一个时间轴且数据随着时间变化。我们做时间序列分析的核心目的就是要从过去的“历史数据”中找出规律然后把这个规律延长到“未来”这就是预测。2. 像剥洋葱一样拆解数据时间序列的四大成分初学者最容易犯的错误是直接把数据丢进模型里跑。作为一名老手我要告诉你看到数据先拆解。通常任何一个随时间变化的数据比如一家奶茶店的日销量都可以被拆分为四个部分。2.1. 长期趋势--“大势所趋”这是数据在长时间内的主要运动方向。例子这家奶茶店开了三年随着品牌知名度提升整体销量每年都在涨。这就是趋势。地位它是总变动的老大决定了长期的方向。2.2. 季节变动--“春夏秋冬的轮回”数据受季节、节假日等固定周期影响而出现的波动。例子夏天天气热冰饮卖得疯快冬天冷销量自然下滑每到周末销量就比周一高。这种随着时间固定重复的波动就是季节性。地位它是总变动的老二非常规律预测起来最准。2.3. 循环变动--“难以捉摸的周期”这是一些周期较长、不固定的波动通常和宏观经济有关。例子由于经济危机大家钱包紧了奶茶喝得少了。等经济复苏又喝多了。注意这部分原因复杂周期不固定我们在基础预测中通常不做重点考虑。2.4. 不规则变动--“老天爷的心情”这是随机的、不可控的波动。例子某天突然下暴雨没人出门销量暴跌或者某天网红来打卡销量暴涨。注意这是“噪音”在预测中我们很难捕捉它通常假设它为0或忽略。重点在实际的时间序列预测中我们主要抓“长期趋势” 和 “季节变动”。抓住了这两条大鱼预测的准确度通常能达到80%以上。至于循环变动和不规则变动因为占比小且太复杂我们往往选择战略性忽略。3. 手把手教你用Python拆解时间序列光说不练假把式。下面我们用Python代码模拟一组奶茶店的销售数据并演示如何把这四个成分“拆”出来。首先构造“虚假”的奶茶店数据。/* by 01130.hk - online tools website : 01130.hk/zh/shupai.html */ # 第一步构造数据 # 假设我们有过去3年36个月的月度销售数据 dates pd.date_range(start2021-01-01, periods36, freqME) # 1. 制造【长期趋势】每个月销量基础增加 10 杯 trend np.linspace(100, 460, 36) # 2. 制造【季节变动】模拟每年夏天高、冬天低 (用正弦波模拟) # 这里的逻辑是制造一个周期性的波浪 seasonality 50 * np.sin(np.linspace(0, 3 * 2 * np.pi, 36)) # 3. 制造【不规则变动/噪音】随机波动 noise np.random.normal(0, 20, 36) # 4. 合成总销量 total_sales trend seasonality noise # 创建 DataFrame df pd.DataFrame({Date: dates, Sales: total_sales}) df.set_index(Date, inplaceTrue)然后使用statsmodels库进行分解它能帮我们一键拆解数据。/* by 01130.hk - online tools website : 01130.hk/zh/shupai.html */ from statsmodels.tsa.seasonal import seasonal_decompose # 第二步数据分解 # modeladditive 表示加法模型销量 趋势 季节 噪音 # 如果波动幅度随着趋势变大而变大通常用乘法模型 (multiplicative) decomposition seasonal_decompose(df[Sales], modeladditive) # 第三步绘图展示 fig decomposition.plot() fig.set_size_inches(12, 10) # 设置画布大小 plt.show()从上面四个子图可以看出Observed (原始数据)你看到的真实销量曲线上蹿下跳。Trend (趋势)一条稳步向上的直线。这告诉老板放心虽然每个月有波动但咱们店整体是越做越好的Seasonal (季节性)非常有规律的波浪线。这告诉店长每年6-8月要多备货12-1月可以安排员工轮休。Resid (残差/不规则项)围绕0上下跳动的杂乱点。这是我们无法预测的随机事件。4. 分析师的内功不仅仅是代码学会了上面的代码你已经入门了。但作为过来人我想告诉你工具和算法虽然层出不穷但分析思路才是万变不离其宗的。首先关注数据的平稳性这是时间序列分析的门槛。简单说大部分复杂的统计模型如ARIMA都假设数据的性质均值、方差不随时间变化。然而现实数据如股价、销量往往是不平稳的有上涨趋势因此如果你发现数据一直在涨可以试着做差分用今天的数减去昨天的数。差分后的数据往往就平稳了更容易放入模型去训练。其次结合业务场景不要死记硬背模型还要看场景。比如场景A电商大促预测双11特点有极强的季节性每年11月暴涨。策略重点分析季节变动。如果只看趋势你会被双11的数据吓死或者在双11备货不足。热点关联就像分析“淄博烧烤”或“哈尔滨旅游”必须考虑节假日这个强季节因子。场景B股票价格预测特点不规则变动噪音极大甚至噪音掩盖了趋势。策略这种时候简单的分解模型往往失效。需要引入更多外部变量新闻、政策或者使用更高级的深度学习模型。场景C服务器流量监控特点白天高、深夜低周末低、工作日高。策略这是最标准的周期性数据非常适合用来做异常检测比如某天深夜流量突然暴涨肯定是有黑客攻击或系统Bug因为这违背了季节性规律。5. 总结与建议时间序列分析并没有想象中那么神秘。它的本质就是承认历史会重演但也接纳未来的不确定性。对于刚入行的朋友我的建议是理解四大成分趋势、季节、循环、噪音是基础中的基础。抓住主要矛盾在做预测时优先搞定趋势和季节性。多动手尝试比如把上面的Python代码跑一遍尝试修改一下数据看看结果有什么变化。未来的分析方法虽然会越来越多AI也会越来越强但这种“透过现象原始数据看本质趋势与规律”的分析思维将是我们职业生涯中永恒不变的宝贵财富。