平滑时间序列数据，别再用移动平均线了

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在分析时间序列数据时，去除噪声平滑数据是非常重要的一步，因为噪声会掩盖真实的数据趋势。目前最流行的两种平滑技术是移动平均线和Savitzky-Golay滤波器。虽然移动平均线一直是快速平滑数据的首选方法，但Savitzky-Golay滤波器通常能够更准确地反映数据的真实趋势。 本文将解释为什么Savitzky-Golay滤波器能够比移动平均线更好地平滑时间序列数据，并附带Python代码示例。 时间序列平滑的本质 想象你正在分析传感器数据或股票价格数据,原始数据由于噪声的存在,其起伏波动很大,就像过山车一样。平滑的目的就是抑制这些波动噪声,从而发现潜在的真实数据趋势信号。 加载时间序列数据 我们首先需要导入必要的Python库。 import  pandas  as  pd import  numpy  as  np import  matplotlib.pyplot  as  plt import  scipy.stats  as  stats from  scipy.signal  import  savgol_filter imp ………………………………