时间序列分析常用在国民经济宏观控制、企业经营管理、市场潜量预测、气象预报等方面，主要通过观察历史数据，分析变化过程和发展情况，推测未来发展趋势，比如通过分析前两年的股票的收盘价来预测近几个月的收盘价。

        Pandas中提供了一组标准的时间序列处理工具和数据算法，可以高效且轻松地操作时间序列数据，具有很强的实用性。

【 案例展示 】

股票数据预测

学习任务

重点、难点

突破方法

1. 时间序列与固定频率的时间序列的使用；

2.时间周期及计算；

3.重采样；

4.滑动窗口机制与ARIMA时序模型。

1.时间戳对象与时期对象的使用及频率转换。

2. 教学难点：滑动窗口机制与ARIMA时序模型。

采用翻转课堂、项目导入的教学模式，采用分组讨论、案例教学、演示动画等教学方法，运用在线教学平台。

知识目标

能力目标

素质目标

1.了解时间序列并创建时间序列；

2.掌握时间戳索引和切片；

3.会创建固定频率的时间序列；

4.掌握时期对象，及时期对象的频率转换；

5.掌握重采样方法；

6.熟悉滑动窗口机制。

1.能够熟练应用时间戳对象与时期对象；

2.能够对数据进行重采样；

3.能够熟悉滑动窗口机制。

1.具有计划、组织和协调能力；

2.提升职业自豪感；

3.具有实践动手能力；

4.具备团队协作精神。

课程思政——创新创业

【课前导学区】

   1、发布任务

         导学任务单

   2、辅学资源

         电子讲义

         电子课件

         教学设计

【 视频讲解】

知识储备及案例实现

1、创建时间序列数据

2、通过时间戳索引选取子集

3、创建固定频率的时间序列

4、时间序列的频率、偏移量

5、时间序列数据的移动

6、时期对象的创建

7、时期的频率转换

8、重采样方法

9、降采样

10、升采样

11、数据统计——滑动窗口

12、时序模型ARIMA

阶段案例：股票预测分析

13、股票预测分析1

14、股票预测分析2

【 课后自测区 】

自评自测

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    1、 材料阅读                                  【简介】职业规范意识的培养。

   职业规范意识培养案例

【 资料下载 】

单元设计

     教学设计7-时间序列分析.pdf

课程教案

     教案7 时间序列分析.pdf

演示文稿

     模块7 时间序列分析.pdf

任务工单

模块7 时间序列分析

素材下载

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课内同步项目

   “联系我们”页面区块划分

课外扩展项目

    1、图文混排

    2、图片素材 

练习题

   1、练习1

疑难问题解答

    1、时间序列缺点及特性有哪些？