statsmodels

题记： 毕业一年多天天coding，好久没写paper了。在这动荡的日子里，也希望写点东西让自己静一静。 恰好 前段时间用python做了一点时间序列方面的东西，有一丁点心得体会想和大家分享下。在此也要特别感谢 顾志耐和 散沙 ，让我喜欢上了python。 什么是时间序列 时间序列简单的说就是各时间点上形成的数值序列，时间序列分析就是通过观察历史数据预测未来的值。在这里需要强调一点的是，时间序列分析并不是关于时间的回归，它主要是研究自身的变化规律的（这里不考虑含外生变量的时间序列）。 为什么用python 　　 用 两个字总结“情怀”，爱屋及乌，个人比较喜欢python，就用python撸了。能做时间序列的软件很多，SAS、R、SPSS、Eviews甚至matlab等等，实际工作中应用得比较多的应该还是SAS和R，前者推荐 王燕写的《应用时间序列分析》，后者推荐“ 基于R语言的时间序列建模完整教程 ”这篇博文（ 翻译版 ）。python作为科学计算的利器，当然也有相关分析的包:statsmodels中tsa模块，当然这个包和SAS、R是比不了，但是python有另一个神器：pandas！pandas在时间序列上的应用，能简化我们很多的工作。 环境配置 　　 python推荐直接装Anaconda，它集成了许多科学计算包，有一些包自己手动去装还是挺费劲的

题记： 毕业一年多天天coding，好久没写paper了。在这动荡的日子里，也希望写点东西让自己静一静。 恰好 前段时间用python做了一点时间序列方面的东西，有一丁点心得体会想和大家分享下。在此也要特别感谢 顾志耐和 散沙 ，让我喜欢上了python。 什么是时间序列 时间序列简单的说就是各时间点上形成的数值序列，时间序列分析就是通过观察历史数据预测未来的值。在这里需要强调一点的是，时间序列分析并不是关于时间的回归，它主要是研究自身的变化规律的（这里不考虑含外生变量的时间序列）。 为什么用python 　　 用 两个字总结“情怀”，爱屋及乌，个人比较喜欢python，就用python撸了。能做时间序列的软件很多，SAS、R、SPSS、Eviews甚至matlab等等，实际工作中应用得比较多的应该还是SAS和R，前者推荐 王燕写的《应用时间序列分析》，后者推荐“ 基于R语言的时间序列建模完整教程 ”这篇博文（ 翻译版 ）。python作为科学计算的利器，当然也有相关分析的包:statsmodels中tsa模块，当然这个包和SAS、R是比不了，但是python有另一个神器：pandas！pandas在时间序列上的应用，能简化我们很多的工作。 环境配置 　　 python推荐直接装Anaconda，它集成了许多科学计算包，有一些包自己手动去装还是挺费劲的

《利用Python进行数据分析》（第二版）+中文翻译精要+配套代码和数据 链接： https://pan.baidu.com/s/1kz4DTlefVVkBpewtgomsjw 提取码：l8wi　PDF 1.1 本书的内容 本书讲的是利用Python进行数据控制、处理、整理、分析等方面的具体细节和基本要点。我的目标是介绍Python编程和用于数据处理的库和工具环境，掌握这些，可以让你成为一个数据分析专家。虽然本书的标题是“数据分析”，重点却是Python编程、库，以及用于数据分析的工具。这就是数据分析要用到的Python编程。 什么样的数据？ 当书中出现“数据”时，究竟指的是什么呢？主要指的是结构化数据（structured data），这个故意含糊其辞的术语代指了所有通用格式的数据，例如： 表格型数据，其中各列可能是不同的类型（字符串、数值、日期等）。比如保存在关系型数据库中或以制表符/逗号为分隔符的文本文件中的那些数据。 多维数组（矩阵）。 通过关键列（对于SQL用户而言，就是主键和外键）相互联系的多个表。 间隔平均或不平均的时间序列。 这绝不是一个完整的列表。大部分数据集都能被转化为更加适合分析和建模的结构化形式，虽然有时这并不是很明显。如果不行的话，也可以将数据集的特征提取为某种结构化形式。例如，一组新闻文章可以被处理为一张词频表，而这张词频表就可以用于情感分析。