解析使用Python实现时间序列预测的七种技巧
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简介：
本文章详细介绍了运用Python进行时间序列预测的七种实用技术，帮助读者掌握高效的数据分析与预测方法。
我们正在处理一个关于JetRail高铁乘客数量的预测问题，并使用了2012年8月至2014年8月期间的数据作为训练数据集来构建模型。这些数据用于预测未来7个月内的乘客流量。
首先，导入所需的Python库：
```python
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
```
然后加载CSV文件中的数据，并查看前几行以了解其结构：
```python
df = pd.read_csv(train.csv)
df.head()
print(df.shape)
```
为了更好地理解乘客流量的季节性和趋势，我们按照每天来重新构造和聚合原始每小时的数据集。这样可以简化时间序列分析并帮助识别模式。
从2012年8月开始，数据涵盖了完整的两年期间，并且为接下来7个月的预测提供了必要的历史信息。
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