如何用Python做輿情時間序列可視化？雖然我們專門為時間序列模型寫了一系列大數(shù)據(jù)分析培訓課程python時間序列預測SARIMAX模型教程文章，但是并沒有討論一個非常重要的話題——季節(jié)性。到目前為止

如何用Python做輿情時間序列可視化？

雖然我們專門為時間序列模型寫了一系列大數(shù)據(jù)分析培訓課程python時間序列預測SARIMAX模型教程文章，但是并沒有討論一個非常重要的話題——季節(jié)性。

到目前為止，我們研究的每一個模型——AR、MA、ARMA、ARIMA或ARIMAX——都有對應的季節(jié)。

正如你可能猜到的，這些相應物品的名字是SARMA，薩里瑪和薩里馬克斯，其中 "標準普爾代表季節(jié)性。

因此，該模型的全稱將是季節(jié)自回歸綜合移動平均外生模型。

我們都可以同意這是一個口，所以我們將堅持縮寫。

此外，SARMA和薩里瑪可以被視為薩里馬克斯簡單的情況下，我們不 t使用整數(shù)或外生變量，因此我們將主要關注大數(shù)據(jù)分析培訓課程python時間序列預測模型教程中的SARIMAX。

什么是季節(jié)性？

如果需要提示，某些模式不一致時會出現(xiàn)季節(jié)性變化，但會周期性出現(xiàn)。比如查看YouTub

主題樣式包括？