實時航班追蹤背后的技術：在線飛機追蹤器的工作原理
在時間序列中，處理缺失數據是關鍵的一步。缺失數據可以通過插值方法進行處理，如線性插值，確保數據的連續性。
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({"value": [1, None, 2, 3, None, 4]})
df = df.interpolate(method='linear')調整時間序列中的季節性因素，使得趨勢更加明顯。使用季節性分解方法可以有效去除季節性效應。
import statsmodels.api as sm
res = sm.tsa.seasonal_decompose(df.value, model='additive', period=3)
df_deseasonalized = df.value - res.seasonal平穩性是時間序列分析中的重要假設。使用ADF檢驗來評估數據的平穩性。
from statsmodels.tsa.stattools import adfuller
result = adfuller(df.value)
print('ADF Statistic: %f' % result[0])
print('p-value: %f' % result[1])滯后特征通過將過去的數據作為新的特征使用，可以幫助模型捕捉時間序列的依賴性。
滑動窗口統計提供了一種分析過去一段時間內數據的方法，可以計算求和、平均等統計量。
從時間戳中提取特征，如年份、月份、星期幾等，能夠為模型提供額外的信息。
移動平均模型通過計算過去觀測值的均值來進行預測，適用于平穩數據。
指數平滑模型根據加權平均進行預測，較近的數據點具有更高的權重，適用于平滑數據。
ARIMA模型結合自回歸和移動平均，用于預測具有趨勢和季節性的數據。
VAR模型考慮多個時間序列的相互關系，通過自回歸方法進行預測。
LSTM模型是一種遞歸神經網絡，適用于處理具有長期依賴關系的時間序列數據。
Transformer模型使用注意力機制來學習時間序列中不同位置的依賴關系，適合處理長序列數據。
時間序列預測在金融市場中用于預測股票價格、匯率等，為投資決策提供支持。
通過分析銷售數據，可以預測未來的需求量，優化庫存管理和生產計劃。
時間序列模型可用于預測電力、天然氣等能源需求，支持能源供應和節能策略。
時間序列預測在多個領域具有重要作用，它幫助我們理解和預測隨時間變化的數據趨勢。掌握時間序列分析技術可以為各類決策提供有價值的信息。
