下面是使用Python对一个时间序列数据进行一阶季节性差分的示例代码: importpandasaspd# 读取时间序列数据data=pd.read_csv('sales_data.csv')# 将时间列转换为日期格式data['date']=pd.to_datetime(data['date'])# 将时间列设置为索引data.set_index('date',inplace=True)# 对时间序列数据进行一阶季节性差分...
如果一个时间序列中蕴含有季节效应,我们需要采取的平稳化方法是( )A.1阶差分B.4阶差分C.4步差分D.2阶差分
如果一个季度时间序列中蕴含有季节效应,我们需要采取的平稳化方法是( )A一阶差分 B 4阶差分 C 4步差分 D 二阶差分A.AB.BC.CD.D