時間序列是我最喜歡研究的一種問題，這裡我列一下時間序列最常用的方法，包括理論和實踐兩部分。理論部分大多是各路神仙原創的高贊解讀，這裡我就簡單成呈現在這裡，並附上鏈接。實踐部分是質量較高的開源代碼，方便大傢快速上手。最後，附上一些kaggle比賽中比較經典的時序比賽的經典解法鏈接，供大傢參考和學習。

時序問題都看成是回歸問題，隻是回歸的方式（線性回歸、樹模型、深度學習等）有一定的區別。

1 傳統時序建模，如arma模型或者arima模型

arima模型是arma模型的升級版；arma模型隻能針對平穩數據進行建模，而arima模型需要先對數據進行差分，差分平穩後在進行建模。這兩個模型能處理的問題還是比較簡單，究其原因主要是以下兩點：

• arma/arima模型歸根到底還是簡單的線性模型，能表征的問題復雜程度有限；
• arma全名是自回歸滑動平均模型，它隻能支持對單變量歷史數據的回歸，處理不瞭多變量的情況。

原理篇：

寫給你的金融時間序列分析：基礎篇：重點介紹基本的金融時間序列知識和arma模型

金融時間序列入門【完結篇】 ARCH、GARCH：介紹更為高階的arch和garch模型

實踐篇：

【時間序列分析】ARMA預測GDP的python實現：arma模型快速上手

http://machinelearningmastery.com/develop-arch-and-garch-models-for-time-series-forecasting-in-python/：arch、garch模型快速建模

總結：如果是處理單變量的預測問題，傳統時序模型可以發揮較大的優勢；但是如果問題或者變量過多，那麼傳統時序模型就顯得力不從心瞭。

2 機器學習模型方法，這類方法以lightgbm、xgboost為代表

這類方法一般就是把時序問題轉換為監督學習，通過特征工程和機器學習方法去預測；這種模型可以解決絕大多數的復雜的時序預測模型。支持復雜的數據建模，支持多變量協同回歸，支持非線性問題。

不過這種方法需要較為復雜的人工特征過程部分，特征工程需要一定的專業知識或者豐富的想象力。特征工程能力的高低往往決定瞭機器學習的上限，而機器學習方法隻是盡可能的逼近這個上限。特征建立好之後，就可以直接套用樹模型算法lightgbm/xgboost，這兩個模型是十分常見的快速成模方法，除此之外，他們還有以下特點：

• 計算速度快，模型精度高；
• 缺失值不需要處理，比較方便；
• 支持category變量；
• 支持特征交叉。

原理篇：

提升樹模型：Lightgbm原理深入探究：lightgbm原理

xgboost的原理沒你想像的那麼難：xgboost原理

實踐篇：

在Python中使用Lightgbm：lightgbm模型實踐

史上最詳細的XGBoost實戰：xgboost模型實踐

總結：通過一系列特征工程後，直接使用機器學習方法，可以解決大多數的復雜時序問題；不過這方法最大的缺點是特征工程可能會較為繁瑣。

3 深度學習模型方法，這類方法以LSTM/GRU、seq2seq、wavenet、1D-CNN、transformer為主

深度學習中的LSTM/GRU模型，就是專門為解決時間序列問題而設計的；但是CNN模型是本來解決圖像問題的，但是經過演變和發展，也可以用來解決時間序列問題。總體來說，深度學習類模型主要有以下特點：

• 不能包括缺失值，必須要填充缺失值，否則會報錯；
• 支持特征交叉，如二階交叉，高階交叉等；
• 需要embedding層處理category變量，可以直接學習到離散特征的語義變量，並表征其相對關系；
• 數據量小的時候，模型效果不如樹方法；但是數據量巨大的時候，神經網絡會有更好的表現；
• 神經網絡模型支持在線訓練。

實際上，基於實際預測問題，可以設計出各式各樣的深度學習模型架構。假如我們預測的時序問題（如預測心跳頻率），不僅僅隻和統計類的數據有關，還和文本（如醫師意見）以及圖像（如心電圖）等數據有關 ，我們就可以把MLP、CNN、bert等冗雜在一起，建立更強力的模型。

52b8b29128d243f45232d172f7e1667bhttp://www.kaggle.com/c/avito-demand-prediction/discussion/59880

理論篇：

[幹貨]深入淺出LSTM及其Python代碼實現：LSTM原理

Seq2Seq原理詳解 - 早起的小蟲子 - 博客園： seq2seq原理

Wavenet原理與實現： wavenet原理

CNN卷積神經網絡如何處理一維時間序列數據： 1D-CNN處理時序數據

Transformer for TimeSeries時序預測算法詳解： transformer時序預測

實踐篇：

seq2seq模型的python實現 - 基於seq2seq模型的自然語言處理應用： seq2seq模型實現

http://machinelearningmastery.com/time-series-prediction-lstm-recurrent-neural-networks-python-keras/： LSTM實踐

Conv1d - WaveNet - Forecast Stock price： wavenet模型預測股票價格

http://towardsdatascience.com/how-to-use-transformer-networks-to-build-a-forecasting-model-297f9270e630：transformer時序預測數據

Keras documentation: Timeseries classification with a Transformer model： transformer處理時序數據分類

http://www.kaggle.com/fatmakursun/predict-sales-time-series-with-cnn：CNN預測模型

總結：深度學習模型可以解決基本上所有時序問題，而且模型可以自動學習特征工程，極大減少瞭人工；不過需要較高的模型架構能力。

最後我再附上一些比較經典的數據挖掘比賽鏈接和解決方案，如果能夠理解數據和代碼，必會受益匪淺。如果大傢對某個比賽解決方案十分感興趣，我後續會詳細解讀。

1）網站流量預測：

http://github.com/Arturus/kaggle-web-traffic RNN seq2seq模型

http://github.com/jfpuget/Kaggle/tree/master/WebTrafficPrediction xgboost和MLP模型

http://github.com/oseiskar/simdkalman kalman濾波

http://github.com/sjvasquez/web-traffic-forecasting CNN模型

2）餐廳客戶量預測

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http://www.kaggle.com/plantsgo/solution-public-0-471-private-0-505 特征工程+lgb

http://www.kaggle.com/pureheart/1st-place-lgb-model-public-0-470-private-0-502 特征工程+lgb

3）開放通道預測

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http://www.kaggle.com/vicensgaitan/2-wavenet-swa wavenet模型

http://www.kaggle.com/kmat2019/u-net-1d-cnn-with-keras 1D-CNN模型

http://www.kaggle.com/brandenkmurray/seq2seq-rnn-with-gru seq2seq模型

4）肺壓力預測

http://www.kaggle.com/cdeotte/tensorflow-transformer-0-112 transformer模型

http://www.kaggle.com/tenffe/finetune-of-tensorflow-bidirectional-lstm 雙向lstm模型

時間序列問題博大精深，應用場景十分廣泛。實際上許多預測問題都可以看做是時間序列問題，比如股票/期貨/外匯價格預測，網站/餐館/旅館/交通流量預測，店鋪商品庫存/銷量預測等等。掌握瞭時間序列預測方法，你可能就掌管一把洞見未來的鑰匙。

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