预测未来，Python中的时间序列分析模型。
时间序列分析被广泛应用于预测和预报未来数据点的时间序列。ARIMA模型是一种常用的时间序列预测方法之一，本教程将介绍如何在Python中构建和评估ARIMA模型。ARIMA模型是一种用于分析和预测时间序列数据的统计模型。它针对时间序列中的常见结构提供了一种简单而强大的方法，用于进行精确的时间序列预测。
ARIMA代表自回归(AutoRegressive)积分(lntegrated)和移动平均(Moving Average)。它结合了这三个关键方面：自回归(AR)。使用当前观测值和滞后观测值之间的相关性来建立模型。滞后观测值的数量称为滞后阶数或P。积分(1)：通过对原始观测值-蒂(0.15kN)进行差分来使时间序列平稳差分的次数称为d。移动平均(MA)：模型考虑了当前观测值与过去观测值的移动平均模型的残差错误之间的关系。移动平均窗口的大小为阶数或q。ARIMA模型的表示为ARIMA(p dqi)。
其中p d和q是用整数值替代的参数，用于指定所使用的具体模型。使用ARIMA模型时的关键假设：时间序列是由基本的ARIMA过程生成的，参数p d和q必须根据原始观测值进行适当的选择。在拟合ARIMA模型之前，时间序列数据必须通过差分使其平稳。如果模型拟合良好残差应该是不相关的，并且符合正态分布。
总之ARIMA模型提供了一种结构化和可配置的方法，用于对时间序列数据进行建模和预测。接下来的视频将介绍如何在Python中拟合ARIMA模型Python代码示例。
·在本教程中我们将使用Kaggle上提供的Netflx股票数据来使用ARIMA模型预测Netflix股票价格。数据加载：该示例会加载一个带有"日期"列作为索引的股票价格数据集数据可视化。可以使用pandas的plot函数来可视化。随时间变化的股票价格和交易量，很明显股票价格呈指数增长。
该示例的数据集已分为训练集和测试集，并开始对ARIMA模型进行训练，并进行了第一次预测。由于通用的ARIMA模型产生了平直的线，因此该示例决定尝试滚动预测方法。
注意：代码示例是BOG DANIVANYUK的notebook的修改版本。处理时间序列数据时，通常需要进行滚动预测，因为它依赖于先前的观察结果。一种方法是在接收到每个新观察结果后重新创建模型。为了跟踪所有观察结果，可以手动维护一个名为"history"的列表。该列表最初包含训练数据，并在每次迭代时将新的观察结果追加到其中。这种方法可以帮助我们获得准确的预测模型、模型评估。
该示例中的滚动预测ARIMA模型，相对于简单实现显示出了100%的改进，产生了令人印象深刻的结果。接下来将对实际结果和预测结果进行可视化和比较，再继续寻然该示例的模型进行了高度准确的预测结论。在这个简短的教程中，我们提供了ARIMA模型的概述以及如何在Python中实现时间序列预测。
ARIMA方法提供了一种灵活而结构化的方式进行时间序列数据建模。它依赖于先前的观察结果和过去的预测误差。推荐书单《Python从入门到精通(第3版)》。《Python从入门到精通(第3版)》从初学者角度出发。通过通俗易懂的语言丰富多彩的实例，详细介绍了使用Python进行程序开发应该掌握的各方面技术。
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