您如何检测时间序列数据中的季节性(乘法或加法)?

数据挖掘 Python 时间序列
2022-02-21 12:43:23

尝试对时间序列数据应用seasonal_decompose。它看起来像这样:

            modal_price
Period  
2014-11-01  1469
2015-01-01  1258
2015-03-01  1112
2015-04-01  1373
2015-06-01  1370
2015-07-01  1406
2015-08-01  1520
2015-09-01  1860
2015-10-01  1436
2015-11-01  1455

使用freq=11 和seasonalcomponents 都是Nan。为了检测此数据的季节性类型(乘法/加法),我应该怎么做?

1个回答

一次将时间序列除以其移动平均线,然后从中减去移动平均线。

如果季节性是相加的,那么减法的结果将具有几乎相似的幅度波动。

如果是乘法,则除法结果具有这样的性质。

就像我在特征工程课程中的下图:

在此处输入图像描述 在此处输入图像描述 在此处输入图像描述

因此,季节性是相乘的,因为该部门的波动幅度相似。

请注意,时间序列的动态越线性,这种天真的方法就越有效。

希望能帮助到你!