时间序列预测:探索性数据分析和特征工程的实用指南
时间序列分析在数据科学和机器学习中广泛应用于预测,如金融、能源消耗和销售。随着技术发展,除了传统统计模型,机器学习(如树模型)和深度学习(如LSTM、CNN和Transformer)也被应用。探索性数据分析(EDA)是预处理关键步骤,它通过Pandas、Seaborn和Statsmodel等Python库进行。本文展示了时间序列分析模板,包括描述性统计、时间图、季节图、箱形图、时间序列分解和滞后分析。使用Kaggle的小时能耗数据集,展示了如何通过这些方法揭示数据模式、季节性和趋势,为特征工程提供见解。