Python与时序数据分析：利用Prophet和Statsmodels库进行时间序列预测 大家好，今天我们要探讨的是利用Python进行时序数据分析和预测。具体来说，我们会深入研究两个强大的Python库：Facebook的Prophet和Statsmodels。时序数据分析在很多领域都至关重要，比如金融、销售预测、气象学等等。掌握这些工具，能帮助我们从历史数据中提取信息，预测未来趋势，并做出更明智的决策。 1. 时序数据分析基础概念 在开始之前，我们先回顾一下时序数据分析的一些基本概念。 时间序列： 按时间顺序排列的数据点序列。时间可以是连续的（例如，股票价格的每秒记录），也可以是离散的（例如，每月的销售额）。 趋势性 (Trend)： 时间序列在长期内呈现的上升或下降的模式。 季节性 (Seasonality)： 在固定时间间隔内重复出现的模式。例如，冰淇淋的销量通常在夏季达到高峰，而在冬季下降。 周期性 (Cyclicity)： 类似于季节性，但周期长度不固定，且通常更长。例如，商业周期。 残差 (Residuals)： 时间序列中去除趋势、季节性和周期性后的剩余部分。理想情况下 …