BaşlayınÜcretsiz başlayın

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, kursun bir parçasıdır

Python'da ARIMA Modelleri

Kursa Göz Atın

Egzersiz talimatları

  • statsmodels.tsa.seasonal içinden seasonal_decompose() fonksiyonunu içe aktar.
  • milk_production veri çerçevesinin 'pounds_per_cow' sütununu, toplamsal (additive) model ve 12 aylık dönem kullanarak ayrıştır.
  • Ayrıştırmayı görselleştir.

Uygulamalı etkileşimli egzersiz

Bu egzersizi bu örnek kodu tamamlayarak deneyin.

# Import seasonal decompose
from ____ import ____

# Perform additive decomposition
decomp = seasonal_decompose(___, 
                            period=____)

# Plot decomposition
____
plt.show()
Kodu Düzenle ve Çalıştır