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独家 | 利用Auto ARIMA构建高性能时间序列模型(附Python和R代码)

数据派THU  · 公众号  · 大数据  · 2018-11-13 19:00
作者:AISHWARYA SINGH翻译:陈之炎校对:丁楠雅本文共3400字,建议阅读10+分钟。本文介绍了ARIMA的概念,并带你用Python和R训练一个数据集实现它。简介想象你现在有一个任务:根据已有的历史数据,预测下一代iPhone的价格,可使用的特征包括季度销售、月度支出以及苹果资产负债表上的一系列内容。作为一名数据科学家,你会把这个问题归类为哪一类问题?当然是时间序列建模。从预测产品销售到估算家庭用电量,时间序列预测是任何数据科学家都应该知道——哪怕不是熟练掌握——的核心技能之一。你可以使用多种不同的方法进行时间序列预测,我们将在本文中讨论Auto ARIMA,它是最为有效的方法之一。 首先,我们来了解一下ARIMA的概念,然后再进入正题——Auto ARIMA ………………………………

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