เริ่มต้นใช้งานเริ่มต้นใช้งานได้ฟรี

การแยกองค์ประกอบตามฤดูกาล

ในแบบฝึกหัดที่แล้ว คุณระบุรูปแบบที่เกิดซ้ำในข้อมูลการจราจรโดยใช้ทั้งการตรวจสอบด้วยสายตาและ autocorrelation plot

คราวนี้จะวิเคราะห์ข้อมูลนี้เพิ่มเติมด้วยการแยกออกเป็นองค์ประกอบย่อย

ข้อมูลถูกโหลดไว้ให้แล้วในตัวแปร traffic

แบบฝึกหัดนี้เป็นส่วนหนึ่งของหลักสูตร

การวิเคราะห์ข้อมูล IoT ด้วย Python

ดูคอร์ส

คำแนะนำการฝึกหัด

  • Import statsmodels.api เป็น sm
  • ทำ seasonal decomposition บน time series จากคอลัมน์ "vehicles" ใน DataFrame traffic แล้วกำหนดผลลัพธ์ให้กับ res
  • แสดงองค์ประกอบตามฤดูกาล (seasonal component) บนหน้าจอ
  • พล็อตผลลัพธ์ของการแยกองค์ประกอบ time series

แบบฝึกหัดเชิงโต้ตอบแบบลงมือทำ

ลองทำแบบฝึกหัดนี้โดยเติมโค้ดตัวอย่างนี้ให้สมบูรณ์

# Import modules
____

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

# Print the seasonal component
____

# Plot the result
____

# Show the plot
plt.show()
แก้ไขและรันโค้ด