基於 Holt-Winters季節性預測模型 的時間序列預測
阿新 • • 發佈:2021-02-03
技術標籤:資料分析
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
from statsmodels.tsa.api import ExponentialSmoothing
data = pd.read_excel('時間序列預測資料集.xlsx')
# data.columns=[時間,投遞人數,投遞次數,工程師投遞人數,工程師投遞次數,招聘釋出公司量,釋出職位量,工程師崗位釋出公司,工程師崗位釋出量]
for i in data.drop('時間',axis=1).columns:
y = data[i][:37]
ets = ExponentialSmoothing(y, trend='add', seasonal='add', seasonal_periods=12)
r = ets.fit()
pred = r.predict(start=len(y), end=len(y) + 12)
data[i][37:] = pred
pd.DataFrame({
'origin': data[i],
'fitted': r.fittedvalues,
'pred': pred
}).plot(legend=True )
plt.title(i)
data
https://www.cnblogs.com/lfri/p/12243268.html