一、说明
本文是一个系列文章的第二部分，本文将用股票数据进行时间序列分析为例，对时间分析的方法、过程，进行详细阐述。
二、前文章节
在文章第一部分种：【数据挖掘】时间序列模型处理（一）_无水先生的博客-CSDN博客文章来源：https://www.toymoban.com/news/detail-526270.html
七、时序模型示例：预测股票价格
我们将使用新德国基金（GF）的历史股价来尝试预测未来五个交易日的收盘价。（您可以与 数据集和笔记本。文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-526270.html
7.1 导入数据
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
sns.set()
from sklearn.metrics import r2_score, median_absolute_error, mean_absolute_error
from sklearn.metrics import median_absolute_error, mean_squared_error, mean_squared_log_error
from scipy.optimize import minimize
import statsmodels.tsa.api as smt
import statsmodels.api as sm
from tqdm i到了这里，关于【数据挖掘】时间序列模型处理指南（二）的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容，请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章，希望大家以后多多支持TOY模板网！
