删除趋势和季节性时间序列 Python答案

【问题标题】：Removing Trend and Seasonality Time Series Python删除趋势和季节性时间序列 Python
【发布时间】：2019-08-07 08:43:35
【问题描述】：

我有一个时间序列数据，我需要从中删除趋势和季节性成分。我想知道是否可以在 Python 中使用seasonal_decompose() 函数并提取残差如下：

result =  seasonal_decompose(self.series, model='additive',freq=frequency) 
residual = result.resid

或者我应该应用众所周知的去趋势和去季节化方法（例如通过差分），如果我在哪里应用这些方法，我应该先去趋势然后去季节化，反之亦然？？

【问题讨论】：

标签： python time-series

【解决方案1】：

正如No free lunch theorem 所暗示的那样，没有任何通用模型可以在任何类型的数据上击败所有其他模型。除了您已经尝试过的季节性分解之外，您绝对应该尝试差分和Seasonal ARIMA。模型选择的标准是模型在您的数据上的性能。使用 ARIMA，您无需去趋势。查看this comprehensive tutorial。

【讨论】：