在python中处理具有季节性的缺失数据

问题描述

我如何使用 python 来估算具有季节性分量的时间序列数据?

下面是我的数据的示例,我长时间丢失数据,包括许多周期,但不知道如何解决

enter image description here

解决方法

您可以做的是查看 Prophet - 用于时间序列分析的 Facebook 软件包。它不仅估算数据,还处理缺失数据。

它将您的数据分解为三个函数;趋势、季节性和“假期”(“假期”,您可以将其视为外部特征,例如假期,或者您有露营、薪水等的日子)。

,

一位同事发现库 FEDOT (https://github.com/nccr-itmo/FEDOT) 确实为这个问题提供了强大的解决方案

检查笔记本: https://github.com/nccr-itmo/FEDOT/blob/master/notebooks/latest/5_ts_specific_cases.ipynb

对于我的用例,我对 FEDOT 和 PROPHET 进行了基准测试,并且使用 FEDOT 获得了更好的结果。 enter image description here