Các dạng chuỗi thời gian và ứng dụng

Machine Learning cho Dữ liệu Chuỗi thời gian bằng Python

Chris Holdgraf

Fellow, Berkeley Institute for Data Science

Chuỗi thời gian

Điều gì tạo nên một chuỗi thời gian?

Datapoint	Datapoint	Datapoint	Datapoint	Datapoint	Datapoint
1	34	12	54	76	40

Timepoint	Timepoint	Timepoint	Timepoint	Timepoint	Timepoint
2:00	2:01	2:02	2:03	2:04	2:05

Timepoint	Timepoint	Timepoint	Timepoint	Timepoint	Timepoint
Jan	Feb	March	April	May	Jun

Timepoint	Timepoint	Timepoint	Timepoint	Timepoint	Timepoint
1e-9	2e-9	3e-9	4e-9	5e-9	6e-9

Đọc chuỗi thời gian bằng Pandas

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
data = pd.read_csv('data.csv')
data.head()

          date symbol       close       volume
0   2010-01-04   AAPL  214.009998  123432400.0
46  2010-01-05   AAPL  214.379993  150476200.0
92  2010-01-06   AAPL  210.969995  138040000.0
138 2010-01-07   AAPL  210.580000  119282800.0
184 2010-01-08   AAPL  211.980005  111902700.0

Vẽ chuỗi thời gian với pandas

import matplotlib.pyplot as plt
fig, ax = plt.subplots(figsize=(12, 6))
data.plot('date', 'close', ax=ax)
ax.set(title="AAPL daily closing price")

Biểu đồ chuỗi thời gian

Vì sao dùng Machine Learning?

Ta có thể dùng dữ liệu rất lớn và rất phức tạp

Vì sao dùng Machine Learning?

Ta có thể...

Dự đoán tương lai
Tự động hóa quy trình này

Vì sao kết hợp cả hai?

Một pipeline Machine Learning

Trích xuất đặc trưng
Khớp mô hình
Dự đoán và kiểm định

Cùng luyện tập nào!

Machine Learning cho Dữ liệu Chuỗi thời gian bằng Python