探索性數據分析（EDA）秘訣——時間序列預測篇
時間：2024-07-09 來源：華清遠見
探索性數據分析（Exploratory Data Analysis，簡稱EDA）是指對數據集進行初步的探索性分析，以了解數據的基本特征、結構和規律，從而為后續深入分析和建模工作提供基礎。探索性數據分析在我們生活中的應用已經非常廣泛，比如大家經常看到的股市預測、流行病流行趨勢預測、人均壽命的預測、季節性用電量和發電量預測等等，都是基于對大量歷史數據的探索性分析來做出的。
探索性數據分析一般包含以下幾步：
步驟一，數據收集：從公共數據源或實際數據源中收集需要分析的數據集。
步驟二，數據清洗：對數據進行清洗，包括去除重復值、缺失值、異常值和噪聲等。
步驟三，數據可視化：通過繪制直方圖、散點圖、折線圖等可視化工具，對數據進行初步展示和探索。
步驟四，描述性統計：通過計算均值、中位數、方差、標準差等描述性統計量，對數據的基本特征進行分析。
步驟五，探索性數據分析：通過統計方法，如相關性分析、回歸分析、聚類分析等，對數據中的關系和趨勢進行探索。
步驟六，可視化重述：通過重新描述數據集，提出新的問題和發現。
時間序列預測是探索性數據分析的一個重要分支。是在探索性數據分析的基礎上，利用歷史時間序列數據的模式和趨勢來預測未來的數值。通過建立合適的預測模型，如ARIMA、神經網絡等，可以利用探索性數據分析中發現的數據特征來進行更準確的未來預測。
時間序列預測的具體概念是指利用獲得的數據按時間順序排成序列，通過分析其變化方向和程度，從而對未來若干時期可能達到的水平進行推測。這種預測方法的基本思想是將時間序列視為一個隨機變量的樣本，運用概率統計的方法來減少偶然因素的影響。
時間序列的波動是由多種因素共同作用的結果。這些因素包括：
1) 長期趨勢（T）：時間序列數據可能會顯示出長期的上升、下降或保持穩定的趨勢。這種趨勢可以是由經濟因素、技術進步、人口增長等引起的。
2) 季節變動（S）：時間序列數據可能會顯示出規律性的季節性波動，通常與特定時間周期（如一年、一個月、一周等）相關。例如，零售行業在節假日季節可能會有銷售量增加的季節性波動。
3) 循環變動（C）：時間序列數據可能會顯示出不規則的循環波動，這種波動通常不固定于特定的時間周期。循環變動可能受到經濟周期、商業周期等因素的影響。
4) 隨機變動（I）：時間序列中的隨機變動是不可預測的、無規律的波動，可能受到各種隨機因素的影響，如突發事件、自然災害等。
時間序列預測的方法主要包括經典統計方法和機器學習方法。
1) 經典統計方法：包括移動平均法、指數平滑法、ARIMA模型等，這些方法通常基于時間序列數據的歷史模式和趨勢來預測未來數據點
2) 機器學習方法：可以利用更復雜的模型和算法來進行時間序列預測，如循環神經網絡（RNN）、長短期記憶網絡（LSTM）、支持向量機等。這些方法可以根據時間序列數據的特點和需求選擇合適的模型來進行預測。
3) 深度學習方法：卷積神經網絡（CNN）、注意力機制模型、Transformer模型等，主要用于解決復雜的基于時間序列的預測。
時間序列預測的步驟通常包括：
1) 收集與整理歷史資料：編成時間序列，并根據時間序列繪成統計圖。
2) 分析時間序列：尋找該社會現象隨時間變化而變化的規律，得出一定的模式。
3) 建立預測模型：選定近似的數學模式來代表它們，并使用合適的技術方法求出模式中的未知參數。
要讓時間序列預測模型發揮最大作用，筆者認為可以遵循以下步驟和策略。
(一) 理解數據和目標：
首先，深入理解時間序列數據的特性，包括其趨勢、季節性、周期性以及殘差或白噪聲。
明確預測目標，例如預測未來某個時間點的具體值，或預測時間序列的整體趨勢。
(二) 數據預處理：
1) 對數據進行清洗，去除異常值、缺失值等，確保數據的準確性和完整性。
2) 如果數據存在季節性或周期性，考慮進行季節性調整或周期性分解。
3) 對數據進行適當的轉換或標準化，以提高模型的預測性能。
(三) 選擇合適的模型：
根據數據的特性選擇合適的預測模型。對于線性趨勢的數據，可以考慮使用線性回歸模型，如ARIMA、指數衰減法、移動平均、指數移動平均等，每種模型都有其適用的場景和局限性；對于具有復雜趨勢和周期性的數據，可以考慮使用ARIMA、SARIMA、LSTM等模型。
(四) 模型訓練和驗證：
將數據集分為訓練集、驗證集和測試集，使用訓練集來訓練模型，驗證集來調整模型參數，測試集來評估模型的性能。
監控模型在訓練過程中的性能，包括誤差率、準確率等指標，以及過擬合和欠擬合的情況。
(五) 模型優化：
1) 如果模型的性能不佳，考慮調整模型的參數或使用更復雜的模型。
2) 嘗試不同的特征組合或數據變換，以改善模型的性能。
3) 使用交叉驗證等技術來評估模型的穩定性和泛化能力。
(六) 評估模型性能：
1) 使用適當的評估指標來評估模型的性能，如均方誤差(MSE)、均方根誤差(RMSE)、平均絕對誤差(MAE)等。
2) 比較不同模型在同一數據集上的性能，選擇性能最優的模型。
(七) 模型部署和監控：
1) 將優化后的模型部署到實際環境中，進行實時預測。
2) 定期監控模型的性能，確保模型在實際應用中能夠保持穩定的預測性能。
3) 如果發現模型的性能下降，及時進行調整和優化。
(八) 持續學習和改進：
1) 隨著新數據的產生和環境的變化，時間序列數據可能會發生變化。因此，需要定期更新模型，以適應新的數據和環境。
2) 探索新的技術和方法，不斷改進和優化預測模型，以提高預測精度和效率。
總之，要讓時間序列預測模型發揮最大作用，需要深入理解數據和目標、選擇合適的模型、進行充分的訓練和驗證、優化模型性能、評估模型性能、部署和監控模型以及持續學習和改進。
