censusx12季节调整法 python操作 季节性调整数据 数据调整 调整历史数据通常会导致更简单的预测任务。 在这里,我们处理四种调整:日历调整、人口调整、通货膨胀调整和数学变换。 这些调整和转换的目的是通过消除已知的变化源或通过使整个数据集的模式更加一致来简化历史数据中的模式。 更简单的模式通常会导致更准确的预测。
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