Python基于Prophet实现时间序列数据趋势周期特征提取项目实战
off999 2025-05-28 19:39 56 浏览 0 评论
说明：这是一个机器学习实战项目（附带数据+代码+文档+代码讲解），如需数据+代码+文档+代码讲解可以直接到文章最后获取。
1.项目背景
Prophet是Facebook开源的一个用于时间序列预测的库，它主要用于处理具有趋势、季节性和假期效应的时间序列数据。
本项目通过Prophet实现时间序列数据趋势周期特征提取。
2.数据获取
本次建模数据来源于网络(本项目撰写人整理而成)，数据项统计如下：
编号 | 变量名称 | 描述 |
1 | date | 日期 |
2 | close | 收盘价 |
数据详情如下(部分展示)：
3.数据预处理
3.1 用Pandas工具查看数据
使用Pandas工具的head()方法查看前五行数据：
关键代码：
3.2数据缺失查看
使用Pandas工具的info()方法查看数据信息：
从上图可以看到，总共有2个变量，数据中无缺失值，共6000条数据。
关键代码：
3.3数据描述性统计
通过Pandas工具的describe()方法来查看数据的平均值、标准差、最小值、分位数、最大值。
关键代码如下：
4.探索性数据分析
4.1 y变量分布直方图
用Matplotlib工具的hist()方法绘制直方图：
5.特征工程
5.1 获取特征
关键代码如下：
6.构建时间序列模型
主要使用Prophet实现时间序列数据趋势周期特征提取。
6.1 构建模型
编号 | 模型名称 | 参数 |
1 | 时间序列模型 | daily_seasonality=True |
6.2 模型预测
关键代码如下：
7.模型评估
7.1 特征绘图
针对提取的特征进行绘图：
趋势特征绘图：
周度季节性变化特征绘图：
日度季节性特征绘图：
7.2 保存特征数据
关键代码如下：
特征数据展示如下：
8.结论与展望
综上所述，本文采用了Prophet实现时间序列数据趋势周期特征提取，最终证明了我们提出的模型效果良好。此模型可用于日常产品的分析。
获取项目的代码：
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