[人工智能]时间序列分析 | Python实现时序周期可视化

时间序列分析 | Python实现时序周期可视化

基本介绍

经典的时序分解方法是基于STL（季节，趋势）的，所以季节性分量是几乎每个时序的重要组成。
今天介绍一下季节分量的可视化，想要可视化季节分量，一般我们需要思考两个变量：
我们需要观察的季节周期是多少（Period_min）？
我们想要同比的周期是多少（Period_max）？
为了更好的解释，我把这两个变量分别称为Period_min 和Period_max。

方法介绍

一般来说，有两个可视化纬度：
我们可以看看过去10年内，每年的月度销量波动情况。
我们还可以看看过去10年内，同期（同一个月）销量的波动情况。

• 这里我采用是r自带的数据，但是我用python来探索一下，数据集是PBS数据集，包含了澳大利亚降糖药物的月度销量。
• 对于这个案例，我们就可以设定Period_min 为月

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