Jendela Bergulir dan Jeda

Deret waktu mentah dapat berubah-ubah. Jendela rolling menghitung rata-rata titik-titik yang berdekatan sehingga sinyal dasarnya mudah dilihat. 🌊

Jendela adalah sejumlah titik terbaru yang tetap. Jendela bergeser maju satu langkah setiap kali, lalu menghitung ulang ringkasan pada setiap posisi.

Langkah yang paling umum adalah mean rolling: hitung rata-rata beberapa nilai terakhir untuk menghaluskan garis. pandas membuatnya dapat dilakukan dalam satu baris.

Jendela yang lebih besar menghasilkan penghalusan lebih kuat tetapi bereaksi lebih lambat; jendela yang lebih kecil tetap responsif tetapi lebih berisik. Sesuaikan ukurannya dengan pertanyaan yang ingin dijawab.

Jendela berukuran 7 memerlukan 7 titik sebelum dapat melakukan perhitungan. Jadi, baris-baris pertama akan menghasilkan NaN sampai tersedia riwayat yang cukup.

rolling dapat digunakan untuk lebih dari sekadar rata-rata. rolling std menunjukkan bagaimana volatilitas berubah dari waktu ke waktu, yang tidak terlihat jika hanya mengamati tren.

lag hanyalah nilai dari langkah waktu sebelumnya. Penjualan kemarin sebagai kolom merupakan fitur lag-1.

pandas membuat lag dengan shift. Pemanggilan shift(1) menggeser setiap nilai turun satu baris sehingga setiap baris dapat melihat masa lalunya.

Sebagian besar deret bergantung pada masa lalunya yang baru-baru ini. Dengan memberikan fitur lag yang baik kepada model, model dapat mempelajari bahwa nilai kemarin memprediksi nilai hari ini.

Mengurangkan nilai sebelumnya dari suatu nilai akan menghasilkan perubahan di antara dua langkah. Inilah dasar dari pembedaan.

Kumpulan fitur yang kuat sering kali memadukan keduanya: beberapa lag ditambah rata-rata rolling. Bersama-sama, keduanya menangkap tingkat dan arah terbaru.

Anda menggunakan jendela rolling untuk menghaluskan data dan membuat lag melalui shift untuk membawa masa lalu ke dalam analisis, dua komponen utama fitur deret waktu.