CDA持证人阿涛哥
2020-08-22 阅读量: 891
数据分析10步骤:
一、需求
二、算法
三、归因:
四、描述
五、预分析:1,缺失值,2,异常值,3,共线性,4,特征选择,5,过拟合,6,变量变换,7,分箱化
六、建模:
七、修正:与预分析对应,7个方面
八、评估:
九、模型的应用
十、统计和可视化
时间序列回归模型是用于分析时间序列数据的一种模型,主要用于探索数据之间的动态关系和时序特征。以下是时间序列回归模型的主要步骤和要点:1. **数据收集和准备**:首先需要收集时间序列数据,并进行数据清洗和准备工作,包括处理缺失值、异常值和平稳性检验等。2. **建立模型**:确定时间序列回归模型的形式,根据数据特点选择适当的模型,如自回归模型(AR)、滑动平均模型(MA)、自回归滑动平均模型(AR
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