利用時間序列預測方法，我們可以基于歷史的情況來預測未來的情況。比如共享單車每日租車數，食堂每日就餐人數等等，都是基于各自歷史的情況來預測的。

什么是時間序列？

時間序列，是指同一個變量在連續且固定的時間間隔上的各個數據點的集合，比如每5分鐘記錄的收費口車流量，或者每年記錄的藥物銷量都是時間序列。

時間序列的類型

根據時間間隔的不同，時間序列可以是按年度(Annual)、季度、月度、周、小時、分鐘、秒等頻率采集的序列。

時間序列的成分

趨勢(Trend)，比如長期上漲或長期下跌。

季節性(Seasonal)，比如羽絨服的銷量一般會在冬季更高，或者某家燒烤店的生意一般會在每周五和周六晚上更好。

周期性(Cyclic)，比如你時不時搞個大促，那么銷量在那段時間就會比較好。

誤差。

什么是時間序列預測？

就是用同一個變量的歷史值預測未來值，或者除了歷史值以外，還加入一些預測因子(又稱外生變量)來預測未來值。前者稱為單變量時間序列預測，后者稱為多變量時間序列預測。

比如，我們要預測某海灘下個月的的游客數量，除了用歷史游客數量做預測外，還可以加入溫度這個因子。那么只用歷史游客數量做預測就是單變量時間預測，加入溫度這個因子就是多變量時間預測，當然還可以加入其它合理的預測因子，比如該海灘的每月廣告支出等。

一些簡單的預測方法

均值法

所有未來的預測值等于歷史數據的平均值。

樸素法

簡單的將最后一次觀測值作為未來的預測值。

季節性樸素法

相比樸素法，就是考慮了季節性，也就是說將同期的最后一次觀測值作為本期的預測值，比如預測本周的數值，那么就將上周的周一觀測值作為本周的周一預測值，上周的周二觀測值作為本周的周二預測值，以此類推。

漂移法(drift )

在起始觀測值和最后一次觀測值之間畫一條連接線，延伸到預測時間點，作為預測值，公式如下：

下面的2副圖展示了上面四種方法的預測效果：

常用的時間序列預測法

Exponential smoothing 指數平滑

簡單說就是用過去的觀測值的加權平均值來作為預測值，權重隨著與當前時刻的距離變遠而呈指數衰減。

ARIMA

簡單說就是用變量的自回歸(AR)與歷史預測誤差的自回歸(MA)構成的時間序列預測模型。

基于深度學習的方法

簡單說就是利用神經網絡強大的學習能力，從時間序列歷史數據中提取各種可能的特征，從而對未來進行預測。這部分的模型比較多，比如LSTM,Seq2seq等。

注意，上述的方法并不能說誰一定比誰好，不同的預測場景下每個方法都有可能做出更好的預測，所以通常需要相互比較，以便做出更合理的預測。

本篇介紹了時間序列的相關概念，下一篇將介紹時間序列的一般數據格式和基于python的可視化方法。

ok,本篇就這么多內容啦~，感謝閱讀O(∩_∩)O。

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總結

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