Seizoensdecompositie
In de vorige oefening ontdekte je terugkerende patronen in de verkeersgegevens, zowel door visuele inspectie als met een autocorrelatieplot.
Nu ga je deze gegevens verder ontleden door ze op te splitsen in componenten.
De gegevens zijn voor je ingeladen in traffic.
Deze oefening maakt deel uit van de cursus
IoT-gegevens analyseren in Python
Oefeninstructies
- Importeer
statsmodels.apialssm. - Voer seizoensdecompositie uit op de tijdreeks in de kolom
"vehicles"van de DataFrametrafficen sla het resultaat op inres. - Print de seizoenscomponent op het scherm.
- Plot het resultaat van de tijdreeksdecompositie.
Interactieve oefening met praktijkervaring
Probeer deze oefening door deze voorbeeldcode aan te vullen.
# Import modules
____
# Perform decompositon
res = sm.tsa.____(____[____])
# Print the seasonal component
____
# Plot the result
____
# Show the plot
plt.show()