一、說(shuō)明
????????本文是一個(gè)系列文章的第二部分，本文將用股票數(shù)據(jù)進(jìn)行時(shí)間序列分析為例，對(duì)時(shí)間分析的方法、過(guò)程，進(jìn)行詳細(xì)闡述。
二、前文章節(jié)
????????在文章第一部分種：【數(shù)據(jù)挖掘】時(shí)間序列模型處理（一）_無(wú)水先生的博客-CSDN博客文章來(lái)源：http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-526270.html
七、時(shí)序模型示例：預(yù)測(cè)股票價(jià)格
????????我們將使用新德國(guó)基金（GF）的歷史股價(jià)來(lái)嘗試預(yù)測(cè)未來(lái)五個(gè)交易日的收盤(pán)價(jià)。（您可以與?數(shù)據(jù)集和筆記本。文章來(lái)源地址http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-526270.html
7.1 導(dǎo)入數(shù)據(jù)
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
sns.set()
from sklearn.metrics import r2_score, median_absolute_error, mean_absolute_error
from sklearn.metrics import median_absolute_error, mean_squared_error, mean_squared_log_error
from scipy.optimize import minimize
import statsmodels.tsa.api as smt
import statsmodels.api as sm
from tqdm i到了這里，關(guān)于【數(shù)據(jù)挖掘】時(shí)間序列模型處理指南（二）的文章就介紹完了。如果您還想了解更多內(nèi)容，請(qǐng)?jiān)谟疑辖撬阉鱐OY模板網(wǎng)以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章，希望大家以后多多支持TOY模板網(wǎng)！
