При работе с данными временных рядов понимание сезонных закономерностей и частот может дать ценную информацию. В этой статье блога мы погрузимся в мир сезонных частот с помощью 1-минутных данных с помощью мощной библиотеки Statsmodels. Мы рассмотрим различные методы анализа и извлечения сезонных закономерностей из наших данных, сопровождаемые примерами кода, чтобы сделать концепции более доступными. Так что берите чашечку кофе и начнем!

Метод 1: преобразование Фурье
Одним из распространенных подходов к определению сезонных частот является применение преобразования Фурье. Преобразование Фурье позволяет нам разложить временной ряд на составляющие его частоты, выявляя любые существенные сезонные закономерности. Вот пример того, как это можно сделать с помощью Statsmodels:

import statsmodels.api as sm
import numpy as np
# Assuming 'data' is your 1-minute time series data
seasonal_freq = sm.tsa.seasonal_decompose(data, model='additive', period=1440).seasonal

Метод 2: автокорреляция
Автокорреляция измеряет сходство между временным рядом и его запаздывающей версией. Просматривая график автокорреляционной функции (ACF), мы можем определить наличие сезонных закономерностей. Давайте посмотрим, как это делается:

from statsmodels.graphics.tsaplots import plot_acf
# Assuming 'data' is your 1-minute time series data
plot_acf(data, lags=1440)

Метод 3: Периодограмма
Периодограмма — это инструмент для оценки спектральной плотности временного ряда. Это может помочь нам выявить существенные частоты в наших данных, включая сезонные компоненты. Вот пример:

from scipy.signal import periodogram
# Assuming 'data' is your 1-minute time series data
freq, power = periodogram(data, fs=1/60)  # fs is the sampling frequency

Метод 4: Сезонное разложение временных рядов по лёссу (STL)
STL — это надежный метод, который разлагает временной ряд на трендовые, сезонные и остаточные компоненты. Применяя STL, мы можем извлечь сезонные частоты из наших 1-минутных данных. Давайте посмотрим, как это делается:

from statsmodels.tsa.seasonal import STL
# Assuming 'data' is your 1-minute time series data
stl = STL(data, period=1440)
seasonal_freq = stl.seasonal

В этой статье мы рассмотрели различные методы анализа сезонных частот в 1-минутных данных с использованием библиотеки Statsmodels. Мы рассмотрели преобразование Фурье, автокорреляцию, периодограмму и разложение STL. Используя эти методы, вы можете получить более глубокое понимание сезонных закономерностей, присутствующих в данных ваших временных рядов. Так что смело применяйте эти методы к своим собственным наборам данных, чтобы получить ценную информацию!