利用Auto ARIMA构建高性能时间序列模型
简介
时间序列预测是任何数据科学家都需要掌握的核心技能之一。无论是预测产品销量、家庭用电量，还是预测下一代iPhone的价格，时间序列预测技术都发挥着重要作用。Auto ARIMA是其中最为有效的技术之一。本文将详细介绍如何使用Python和R语言实现Auto ARIMA技术，并巩固我们的概念通过训练一个数据集。
目录
1. 什么是时间序列？
2. 时间序列预测的方法
3. ARIMA简介
4. Auto ARIMA实现及优势
5. 用Auto ARIMA实现案例（航空乘客数据集）
6. Auto ARIMA如何选择参数？
一、什么是时间序列？
时间序列是一系列在相同时间间隔内测量到的数据点，其正式定义是：以固定的时间间隔记录下的特定的值，时间间隔可以是小时、每天、每周、每10天等，且每个数据点都与先前的数据点相关。例如，每日空气中的二氧化碳水平、特定公司的申请数据等。
二、时间序列预测的方法
有多种方法可用于时间序列预测，如朴素预测法、简单平均值法、移动平均法等。这些方法将在后续章节中详细介绍。
三、ARIMA简介
ARIMA（自回归综合移动平均）是一种流行的统计方法用于时间序列预测。它基于这样的假设：数据序列是平稳的，即其均值和方差不随时间而变化。ARIMA模型包括三个主要部分：自回归项（AR）、差分项（I）和移动平均项（MA）。
四、Auto ARIMA实现及优势
五、用Auto ARIMA实现案例（航空乘客数据集）
我们将使用国际航空旅客数据集来演示如何实现Auto ARIMA。该数据集包含每月乘客总数（以千为单位），具有月份和乘客数两栏。
六、Auto ARIMA如何选择参数？
尾注和进一步阅读
时间序列分析是一个广泛而深入的领域，本文只是冰山一角。为了更深入地了解时间序列预测技术，我们推荐以下阅读材料：
1. “A Comprehensive Guide for beginners to Time Series Forecast in Python”
2. “Complete Tutorial to Time series in R”
3. “7 techniques for time series forecasting (with python codes)”