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मौसमी डीकम्पोज़िशन

पिछले अभ्यास में, आपने ट्रैफिक डेटा में कुछ दोहराने वाले पैटर्न को विज़ुअल निरीक्षण और ऑटोकोरिलेशन प्लॉट, दोनों से पहचाना था.

अब आप इस डेटा को और खोलकर उसके घटकों में बाँटकर देखेंगे.

आपके लिए डेटा traffic में लोड कर दिया गया है.

यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है

Python में IoT डेटा का विश्लेषण

पाठ्यक्रम देखें

अभ्यास निर्देश

  • statsmodels.api को sm नाम से इम्पोर्ट करें.
  • DataFrame traffic के टाइम सीरीज़ कॉलम "vehicles" पर seasonal decomposition चलाएँ और परिणाम res में असाइन करें.
  • seasonal कंपोनेंट को स्क्रीन पर प्रिंट करें.
  • टाइम सीरीज़ डीकम्पोज़िशन के परिणाम को प्लॉट करें.

इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास

इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।

# Import modules
____

# Perform decompositon 
res = sm.tsa.____(____[____])

# Print the seasonal component
____

# Plot the result
____

# Show the plot
plt.show()
कोड संपादित करें और चलाएँ