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如果我必须建立一个时间序列预测模型，而我所拥有的只是用户登录网站时的一系列时间戳，你如何对其建模？

这是数据的前几行。我有这个作为熊猫系列。

0   2012-03-01 00:05:55
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现在有几个问题：

1）。当我只有时间戳并且没有 Y 值或任何其他功能时，如何按小时绘制用户行为

2）。建立一个适合这个时间序列的模型并预测接下来的两周。

没有给出其他特征或变量。每天只需登录时间大约 3 个月。

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1 回答 1

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作为对第 1 部分的回应。我做了类似的事情并遇到了同样的问题。我使用 epoch 对时间序列进行分组并将其加载到字典中。从那里我可以以小时为单位处理时间序列。（数据源为json）然后可以直接使用matplotlib将其转换为panda DataFrame和图表。由于您的数据已经在 panda 中，您可以跳过数据提取并编辑初始循环来处理您的原始数据。我希望这有帮助。

for key in responseJson['All'].keys():
        t = time.strftime('%Y,%m,%d %H:00:00', time.gmtime(float(key) / 1000.0))
        h = responseJson['All'][key]
        word = t
        epochkey = int(time.mktime(time.strptime(t, '%Y,%m,%d %H:00:00')))

        if word not in dict:
            dict[word] = h
            epochdict[epochkey] = h
        else:
            dict[word] += h
            epochdict[epochkey] += h

然后我将它转换为熊猫数据框：

for row in epochdict:
        if(row[0] not in data):
            data[row[0]]={}
        data[str(row[0])][str(row[2])]=round(row[3],3)

            df=DataFrame(data).T.fillna(0)

这使我能够根据时间序列绘制每小时数据。

于 2016-03-21T02:35:47.090 回答