Mevsimsel ayrıştırma
Bir zaman serisini eğilim, mevsimsellik ve artık bileşenlerinin toplamı olarak düşünebilirsin. Modelleme yaparken veriye bu gözle bakmak faydalı olabilir. Zaman serisinin periyodunu biliyorsan, seriyi bu bileşenlere ayırabilirsin.
Bu egzersizde, ABD’de inek başına aylık süt üretimini gösteren bir zaman serisini ayrıştıracaksın. Bu sayede eğilimi ve mevsimsel döngüyü daha net göreceksin. Veri aylık olduğundan mevsimselliğin 12 zaman dönemi olabileceğini tahmin edeceksin; ancak bu her zaman böyle olmak zorunda değil.
Süt üretimi zaman serisi milk_production DataFrame’ine yüklenmiştir ve çalışma ortamında hazırdır.
Bu egzersiz
Python'da ARIMA Modelleri
kursunun bir parçasıdırEgzersiz talimatları
statsmodels.tsa.seasonaliçindenseasonal_decompose()fonksiyonunu içe aktar.milk_productionveri çerçevesinin'pounds_per_cow'sütununu, toplamsal (additive) model ve 12 aylık dönem kullanarak ayrıştır.- Ayrıştırmayı görselleştir.
Uygulamalı interaktif egzersiz
Bu örnek kodu tamamlayarak bu egzersizi bitirin.
# Import seasonal decompose
from ____ import ____
# Perform additive decomposition
decomp = seasonal_decompose(___,
period=____)
# Plot decomposition
____
plt.show()