1. Học hỏi
    2. /
  2. Khoa Học
    3. /
  3. Mô hình ARIMA với Python
Connected

Bài tập

Khám phá

Bạn có thể thường xuyên vẽ biểu đồ, nhưng trong khóa học này, điều quan trọng là bạn phải kiểm soát rõ ràng trục nào dùng để vẽ các chuỗi thời gian khác nhau. Điều này rất quan trọng để sau này bạn có thể đánh giá dự báo chuỗi thời gian của mình.

Nhiệm vụ của bạn là vẽ bộ dữ liệu sản lượng kẹo hàng tháng của Mỹ giai đoạn 1972–2018.

Cụ thể, bạn sẽ vẽ chỉ số sản xuất công nghiệp IPG3113N. Đây là tổng lượng đường và sản phẩm bánh kẹo được sản xuất tại Mỹ mỗi tháng, tính theo phần trăm so với sản lượng tháng 01/2012. Vì vậy, 120 nghĩa là 120% sản lượng công nghiệp của tháng 01/2012.

Hãy xem chỉ số này đã thay đổi theo thời gian như thế nào và biến động ra sao trong từng năm.

Hướng dẫn

100 XP
  • Import matplotlib.pyplot với bí danh plt và import pandas với bí danh pd.
  • Tải chuỗi thời gian sản xuất kẹo 'candy_production.csv' bằng pandas, đặt chỉ mục là cột 'date', phân tích (parse) ngày tháng và gán vào biến candy.
  • Vẽ chuỗi thời gian lên trục ax1 bằng phương thức .plot() của DataFrame. Sau đó hiển thị biểu đồ.