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文档简介

[17]，但这个模型的弊端是数据准备、预处理、参数调整的过程较为繁琐耗时，而AutoARIMA省去了序列平稳化、确定d值、创建ACF值和PACF图，确定p值和q值的过程，让整个过程简单了很多。本文试图通过建立模型预测比亚迪汽车2024年的销量。详细代码可在附录A查看。4.1数据预处理 首先导入数据处理库pandas、科学计算库numpy、绘图库matplotlib和seaborn以及statsmodels库。AutoARIMA模型在statsmodels库中已经封装好。导入数据之后需要对数据进行处理，主要包括：删除无关的列，只保留销量列；对时间列处理成“2015年01月”这样的格式，并将时间列作为索引列。 新的DataFrame格式如图4-1所示：图4-1当然，上图只是展示了数据的样式，并没有展示所有的数据。 接下来再使用df.isnull().sum()方法查看数据缺失值，结果返回了0，发现不存在缺失值。4.2查看时序分布图 调用pandas的绘图方法（效果和matplotlib绘图一样）绘制时序分布图，代码如下：plt.figure(figsize=(12,5))df.sales.plot(rot=30)plt.show()时序分布图如图4-2所示：图4-2 观察上图可以发现，比亚迪汽车的销量数据存在趋势性与季节性，判断数据为非平稳的时间序列，且波幅大小有变化，需要对原数据进行处理。 接下来，将index转换为DatetimeIndex，使用pandas的DatetimeIndex方法。4.3划分训练集与测试集 选取2023年的12个月数据为测试集，其余为训练集，关键代码如下：df_train=df.iloc[:-12,]df_test=df.iloc[-12:,]4.4周期性分析和平稳性分析 seasonal_decompose函数可以分解时间序列，提取序列的趋势、季节和随机效应， 绘制的图表如图4-3所示：图4-3由上图可知，比亚迪汽车的销量整体呈上升趋势，序列具有周期长度为12个月的季节变动，序列的残差基本稳定。当原序列的前后数值相差较大或者数量级相差较大时，一般取对数将指数趋势转化为线性趋势，而且还不会改变变量之间的统计性质，同时得到较平稳的序列。接下来，对原数据取对数并再次查看时序分布图，时序分布图如图4-4所示：图4-4与原序列相比，对数变换后的时间序列的波幅基本一致了，仍然存在趋势性与季节性。4.5建立模型 AutoARIMA与SARIMAX相比则无需手动遍历参数，较为方便。其通用步骤为加载数据、预处理数据（输入单变量，删除其他列）、拟合AutoARIMA（在单变量序列上拟合模型）、在验证集上进行预测（对验证集进行预测）、计算RMSE（用验证集上的预测值和实际值检查RMSE值）。 建模结果如图4-10所示：图4-5 得到的模型为SARIMAX(1,0,1)x(1,0,[1,2],12)。4.6预测销量 预测的时间段为2023年1月至2024年12月，其中2023年的预测数据主要用于和现有数据做对比。打印预测值的rmse值，为45527.69，说明预测月销量与真实月销量相差45527.69辆，预测效果较好。再次查看时序预测图，如图4-6所示：图4-6 由图中可以看出，预测的销量数据均在95%置信区间内，2024年的销量呈现出平稳趋势，未出现销量大增或骤减的情况。5可视化大屏5.1搭建Flask框架 Flask是一个基于Python的Web开发框架，它以灵活、微框架著称REF_Ref162743919\r\h[18]，基于werkzeug的轻量级web框架，可提高web应用的开发效率。首先，需要实例化一个Flask对象，然后设置一个路由，路由就是处理url到Python函数之间关系的程序，在Flask框架中通过@app.route装饰器来表示。也就是说，客户端将请求发送给web服务器，web服务器再将请求发送给Flask程序示例，程序示例需要知道每个url请求要运行哪些代码，所以需要建立一个url到python函数的映射。最基本的flask程序如下：fromflaskimportFlask#从flask包中导入Flask类app=Flask(__name__)#创建一个Flask对象@app.route('/')#@app.route是一个装饰器defhello_world():return'helloFlask!'if__name__=='__main__':#启动这个WEB服务app.run()#默认为5000端口本文在路由（也就是装饰器@app.route）下定义了一个index函数，函数接收了make_tables.py文件或者说模块中写好的制作图表的函数，将接收到的数据Flask的方法处理好之后传递给前端模板index.html。模板是一个包含响应文本的文件（通常是html文件），模板中允许包含“占位变量”来表示动态的内容，“占位变量”最终会被真实的值所替换，模板最终也会被解析成响应的字符串，这一过程称为“渲染”。本文还专门写了一个CSS层叠样式表的文件，用于index.html文件的页面布局、调整位置和大小等。CSS文件的部分代码如下 ：#left1{position:absolute;width:50%;hieght:50%;top:10%;left:0}5.2创建pyecharts图表制作程序本文单独创建了一个用于制作pyecharts图表的python文件make_tables，该文件中读取了carsales.csv文件数据，并调用pyecharts模块制作了图表，并在函数中将图表返回。该文件只负责制作图表，制作好的图表交由主程序调用即可。这样做的好处是方便代码的阅读和维护，使框架的逻辑更为清晰，不至于混乱。在主程序app.py中调用make_tables中的方法的关键代码如图5-1所示：图5-15.3实现前后端数据交互前端的数据展示部分，本文利用了单独的css文件index.css对页面进行了布局，同时由于需要制作pyecharts图表，本文还下载并调用了echart.js文件以对主页面index.html进行图表展示。在index.html中，在<head>标签下通过<script>标签导入了echarts.js文件，通过<link>标签导入了层叠样式表css文件index.css。在index.html的<body>标签下定义了8个div标签，用于存放图表，并给每个div标签定义了一个唯一的id属性。如图5-2所示：图5-25.4可视化大屏展示运行主程序05app.py，05是基于对程序的编号，运行界面如图5-1所示：图5-3在浏览器的地址栏中输入如下url：:5000，其中是设置ip地址，5000是默认端口号，在浏览器端展示的可视化大屏如图5-2所示：图5-46总结与展望本研究通过时间序列分析，揭示了影响比亚迪汽车销量的因素，还为未来的销量预测和策略制定提供了科学依据。未来研究可以进一步探索其他潜在影响因素，通过进一步的数据挖掘，通过进一步寻找相关数据集，如消费者对新能源车和燃油车的看法调查问卷等数据集，以进一步探索影响汽车销量的因素。通过对数据进行可视化对了解比亚迪汽车销量数据、新能源汽车的发展历程和未来发展趋势、甚至是推动汽车产业发展具有重要意义。通过数据爬取、清洗与可视化分析，获取准确、直观的销量数据，为企业、政府和消费者提供决策参考。Python的数据分析和可视化技术揭示了消费者需求、历史销量和未来趋势，支持企业销售策略、政府产业政策和消费者购车决策。这种数据分析方法在市场研究、决策制定等领域也有广泛应用。深入分析比亚迪汽车销量数据，为新能源汽车行业提供数据支持，推动产业良性发展。本文也存在很多不足之处，比如数据不够丰富，虽然获取到了2015年至2023年的各个品牌车型的5万多条销量数据等，但没有获取到有关消费者偏好、政府的补贴力度等方面的数据，这些数据有待进一步查找和挖掘。最后，在建模分析阶段，模型的参数还存在优化的空间。

参考文献金朝力、冉黎黎.《北京商报》.2024年1月12日.第003版.第一页贾丽洁.X市新能源汽车推广影响因素分析及优化策略研究[D].暨南大学,2018.AndreaM,JohanJ,ThomasP,etal.Dotaxincentivesaffecthouseholdsadoptionofgreencars?ApanelstudyoftheStockholmcongestiontax[J].EnergyPolicy,2014,74(3):286-299.SanghamitraCM,LisaR.FactorsinfluencingearlybatteryelectricvehicleadoptioninIreland[J].RenewableandSustainableEnergyReviews,2020,118.GreenspanA,CohenD.MotorVehicleStocks,Scrappage,andSales[J].TheReviewofEconomicsandStatistics,1999,81(03):369–383.陈璐.基于ARIMA季节模型的新能源汽车市场前景预测研究[J].知识经济,2019,(01):55-56.童芳,兰凤崇,陈吉清.新能源汽车发展影响因素分析及保有量预测[J].科技管理研究,2016,36(17):112-116.杨冰融.基于多元线性回归与BP神经网络的乘用车市场预测模型[D].武汉:华中科技大学硕士学位论文,2017.JaeHK,GunwooL,JiYP,etal.ConsumerintentionstopurchasebatteryelectricvehiclesinKorea[J].EnergyPolicy,2019,132:736-743.何春丽.新能源汽车市场需求与政策导向研究[D].西南财经大学,2020.郭瑾.《基于Python的招聘数据爬取与数据可视化分析研究》.轻工科技.2024年第40卷第2期.曹培、林永意.基于scrapy的岗位推荐系统的设计与实现.无线互联科技.2023年第12月.王帅.基于Selenium框架的反爬虫程序设计与实现.信息记录材料.2023年6月.第24卷第6期.林岚、吴水才.基于JupyterNotebook的信号与系统课程综合实验平台.中国现代教育装备.2021年9月总第369期.林文婧.Python和Pyecharts的数据可视化技术应用.集成电路应用.2024年.02期.陈靖斌.比亚迪二十年磨一剑：从备受质疑到领跑新能源汽车行业.中国经营报.2024年3月11日.第C08版.黎婷婷等.基于ARIMA模型的乌鲁木齐市水痘发病趋势预测分析.实用预防医学.2024.3.黄勇．《FlaskWeb全栈开发实战》．2022年7月第一版．附录A以下为AutoARIMA建模模型预测核心代码。（1）数据预处理：importpandasaspdimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltplt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei']#用来正常显示中文标签plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False#用来正常显示负号df=pd.read_csv('./data/carsales.csv',dtype={'时间':str})df=df[df['厂商'].isin(['比亚迪','腾势汽车','仰望','方程豹'])]deffunc(x):x=x[:4]+'年'+x[4:]+'月'returnxdf['时间']=df['时间'].apply(func)df=df.groupby('时间')['销量'].sum().to_frame()df.columns=['sales']df=df.rename_axis('date')df.index=pd.to_datetime(df.index.str.replace("年","-").str.replace("月",""))df.index=pd.DatetimeIndex(df.index.values,freq=df.index.inferred_freq)#查看缺失值没有缺失值df.isnull().sum()#查看时序分布图plt.figure(figsize=(12,5))df.sales.plot(rot=30)plt.show()（2）分析与模型建立fromstatsmodels.tsa.seasonalimportseasonal_decompose#划分训练集和测试集,选择最近的12个月为测试集df_train=df.iloc[:-12,]df_test=df.iloc[-12:,]#对时间序列进行季节分解并绘制可视化decomposition=seasonal_decompose(df_train.sales,model='multiplicative')fig=decomposition.plot()fig.set_size_inches(15,12)plt.show()#对数变换和一阶差分df_train['sales_ln']=np.log(df_train.sales)df_train['sales_ln_diff1']=df_train.sales_ln.diff(periods=1)df_train.dropna(subset=['sales_ln_diff1'],inplace=True)#查看差分之后的时序图plt.figure(figsize=(12,5))df_train.sales_ln_diff1.plot()plt.show()#二阶差分，取步长为12df_train['sales_ln_diff12']=df_train.sales_ln_diff1.diff(periods=12)df_train.dropna(subset=['sales_ln_diff12'],inplace=True)#平稳性检验（ADF检验）和白噪声检验fromstatsmodels.tsa.stattoolsimportadfullerasadf#ADF检测时间序列的数据平稳性fromstatsmodels.stats.diagnosticimportacorr_ljungbox#检测时间序列数据中是否存在自相关性print('adfullertestp-value：',adf(df_train.sales_ln_diff12)[1])#检测数据是否平稳print(acorr_ljungbox(df_train.sales_ln_diff12,lags=1))#绘制查看自相关系数与偏相关系数fromstatsmodels.graphics.tsaplotsimportplot_pacf,plot_acffig,ax=plt.subplots(nrows=1,ncols=2,figsize=(12,4))plot_acf(df_train.sales_ln_diff12,ax=ax[0]).show()plot_pacf(df_train.sales_ln_diff12,ax=ax[1]).show()（3）ARIMA模型构建（模型摘要、诊断图和预测）importpmdarimaaspmfromstatsmodels.tsa.arima_modelimportARIMAsmodel=pm.auto_arima(df_train.sales_ln,start_p=1,start_q=1,test='adf',max_p=3,max_q=3,m=12,start_P=0,seasonal=True,stationary=True,information_criterion='aic',error_action='ignore',suppress_warnings=True,stepwise=False)smodel.summary()smodel.plot_diagnostics(figsize=(15,10))plt.show()（4）预测与评估pred_ln,confint_ln=smodel.predict(n_periods=12,return_conf_int=True)pred=pd.Series(np.power(np.e,pred_ln),index=df_test.index)lower_confint=pd.Series(np.power(np.e,confint_ln[:,0]),index=df_test.index)upper_confint=pd.Series(np.po

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