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Python基于Prophet实现时间序列数据趋势周期特征提取项目实战

wptr33 2025-03-29 23:05 8 浏览

说明:这是一个机器学习实战项目(附带数据+代码+文档+代码讲解),如需数据+代码+文档+代码讲解可以直接到文章最后获取。

1.项目背景

Prophet是Facebook开源的一个用于时间序列预测的库,它主要用于处理具有趋势、季节性和假期效应的时间序列数据。

本项目通过Prophet实现时间序列数据趋势周期特征提取。

2.数据获取

本次建模数据来源于网络(本项目撰写人整理而成),数据项统计如下:

编号 

变量名称

描述

1

date

日期

2

close

收盘价

数据详情如下(部分展示):

3.数据预处理

3.1 用Pandas工具查看数据

使用Pandas工具的head()方法查看前五行数据:

关键代码:

3.2数据缺失查看

使用Pandas工具的info()方法查看数据信息:

从上图可以看到,总共有2个变量,数据中无缺失值,共6000条数据。

关键代码:

3.3数据描述性统计

通过Pandas工具的describe()方法来查看数据的平均值、标准差、最小值、分位数、最大值。

关键代码如下:

4.探索性数据分析

4.1 y变量分布直方图

用Matplotlib工具的hist()方法绘制直方图:

5.特征工程

5.1 获取特征

关键代码如下:

6.构建时间序列模型

主要使用Prophet实现时间序列数据趋势周期特征提取。

6.1 构建模型

编号

模型名称

参数

1

时间序列模型

daily_seasonality=True

6.2 模型预测

关键代码如下:

7.模型评估

7.1 特征绘图

针对提取的特征进行绘图:

趋势特征绘图:

周度季节性变化特征绘图:

日度季节性特征绘图:


7.2 保存特征数据

关键代码如下:

特征数据展示如下:


8.结论与展望

综上所述,本文采用了Prophet实现时间序列数据趋势周期特征提取,最终证明了我们提出的模型效果良好。此模型可用于日常产品的分析。

获取项目的代码:

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