关于人工智能:PyTimeTK-一个简单有效的时间序列分析库

工夫序列剖析是数据迷信的重要组成部分，特地是在金融、经济、天气预报等畛域。它包含剖析随工夫收集或索引的数据点，以确定趋势、周期或节令变动。因为工夫序列数据的复杂性所以剖析工夫序列须要简单统计办法，我最近在 Github 上发现了一个刚刚公布不久的 Python 工夫工具包 PyTimeTK，它能够帮咱们简化工夫序列剖析的很多步骤。

PyTimeTK 的次要性能如下：

1、工夫序列数据通常须要大量的预处理，例如解决缺失值、时区调整和转换工夫格局。pytimmetk 提供了相干的函数并且能够主动解决。

2、pytimek 提供很多内置的函数，除了挪动平均线等基本操作以外，还有季节性检测和预测等更简单的分析方法

3、pytimmetk 还蕴含了用于生成信息和交互式绘图的内置函数，能够对工夫序列数据对趋势和模式进行可视化示意。

4、与 Pandas dataframe 无缝集成，这个我想目前所有数据处理库都应该是这样吧

上面咱们介绍一下 pytimek 的应用办法，首先应用 pip 装置:

 pip install pytimetk
 
 #或者间接从 Github 装置最新版
 pip install git+https://github.com/business-science/pytimetk.git

咱们将应用一个假如的温度数据集。

 import pytimetk
 import pandas as pd
 
 # Sample dataset
 data = {'Date': ['2021-01-01', '2021-01-02', '2021-01-03', '2021-01-04'],
         'Temperature': [22, 24, 23, 25]}
 df = pd.DataFrame(data)
 df['Date'] = pd.to_datetime(df['Date'])
 df.set_index('Date', inplace=True)

在这个例子中，咱们首先创立一个简略的四天温度数据集。

而后咱们应用 pytimek 的 moving_average 函数来计算窗口大小为 2 的挪动平均线，这是一个工夫序列剖析库的基本操作。

 moving_avg = pytimetk.moving_average(df, window=2)
 print(moving_avg)

异样检测是工夫序列剖析的一个要害方面，能够辨认可能重要变动或事件的异样模式

 from pytimetk import detect_anomalies
 anomalies = detect_anomalies(df, sensitivity=3)
 print(anomalies)

这个函数依据统计阈值查看异样数据，能够应用灵敏度 sensitivity 参数对其进行调整，满足特定需要。

pytimmetk 还能够间接应用不同的工夫序列模型和办法进行建模并且进行比拟，这样咱们可能间接评估模型在特定数据集的性能

 from pytimetk import compare_models
 models = ['ARIMA', 'SARIMA', 'Prophet']
 results = compare_models(df, models=models)
 print(results)

pytimek 的可视化也非常简单：

 from pytimetk.visualize import plot_time_series
 
 plot_time_series(df)

pytimmetk 还反对高级工夫序列剖析技术，如因果关系、协整和状态空间模型等等：

比如说协整

 from pytimetk.advanced import cointegration_test
 cointegration_results = cointegration_test(df1, df2)

去噪声：

 from pytimetk.preprocessing import denoise_data
 clean_df = denoise_data(df)

季节性检测

from pytimetk import detect_seasonality
seasonality = detect_seasonality(df, column='Temperature', period=365)

咱们能够通过设置 period 来检测给定时间段内的周期性趋势

pytimmetk 是一个功能强大的工具包，它简化了工夫序列剖析的过程，整合了工夫序列剖析须要的个别和简单的函数，咱们间接拿来就能够应用，并且这个库是刚刚公布不久，有趣味的话能够关注它的近期倒退。

https://avoid.overfit.cn/post/f711e907112c4e1a88023ae6d291e816

作者:Ravi M

关于人工智能:PyTimeTK-一个简单有效的时间序列分析库

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高级技术

总结