时间序列教程 三、对时间序列数据进行平滑处理

一、本节目标

了解数据平滑的必要性。

列举常用的数据平滑技术。

解释常见的数据平滑技术是如何工作的。

使用Python平滑时间序列数据。

二、数据平滑及其重要性

1、平滑的概念

平滑是一个从数据中提取模式的过程。时间序列平滑模型是指运用时间序列平滑法来构建时间序列的一个基础模型。

有很多方法可以平滑数据。

简单平均平滑

等权重移动平均线

指数加权移动平均线

2、平滑的重要性

平滑是一个重要的工具，可以让你做出未来的预测。

如何预测未来的数据？

最简单的的解决方案是计算平均值，并预测未来的值，但是这个方法并不严谨。我们怎么估算我们的预测值和真实值的差异有多大？我们引入均方误差。

3、均方误差（MSE）

均方误差是一种常用的度量标准，用于定量测量估计的有效性。