《资金流入流出预测》——数据探索和准备步骤

冷不防 2022-11-29 00:56 313阅读 0赞

### 绘制时间序列图 ###

绘制申购总量和赎回总量的时间序列图  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2thcnJ5X3p6ag_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_center]  
观察2014年4月份之后的时序图  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2thcnJ5X3p6ag_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_center 1]  
大体上以星期为周期。

观察2014年4~8月的时序图  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2thcnJ5X3p6ag_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_center 2]  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2thcnJ5X3p6ag_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_center 3]  
可以发现在月末时赎回总量大于购买总量。

### 按周一到周日分析差异 ###

绘制每翌日数据分布与整体数据的分布图  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2thcnJ5X3p6ag_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_center 4]  
分布大体符合正态分布。

然后再通过求中位数绘制柱状图来分析  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2thcnJ5X3p6ag_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_center 5]  
绘制箱型图：  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2thcnJ5X3p6ag_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_center 6]  
然后分析申购总量和赎回总量之间的独立性  
![在这里插入图片描述][20200818192803535.png_pic_center]  
可以发现存在依赖关联。

### 按月分析 ###

分析13年7月~14年8月期间每月的分布  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2thcnJ5X3p6ag_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_center 7]  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2thcnJ5X3p6ag_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_center 8]  
可以发现13年7月到10月份与其他月份差距明显。

分析14年5月~14年8月期间每月分布：  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2thcnJ5X3p6ag_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_center 9]  
可以发现在购买量中，7月8月与其他月有明显差距，5月和6月接近。  
在赎回量中，各月差异比较明显。

分析13年7月~13年9月期间每月分布：  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2thcnJ5X3p6ag_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_center 10]  
可以发现9月与8月有明显差异，而9月和10月接近。

### 按天分析 ###

接下来按照每天来聚合数据，并将聚合后的数据画出每月购买分布的柱状图  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2thcnJ5X3p6ag_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_center 11]  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2thcnJ5X3p6ag_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_center 12]  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2thcnJ5X3p6ag_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_center 13]  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2thcnJ5X3p6ag_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_center 14]  
可以从数据中发现如下结论：

*  每周开始阶段购买量增多，到了每周中期赎回量增多
 *  赎回的波动性比购买要大

### 分析节假日及特殊日期 ###

之后我们开始分析节假日及特殊日期  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2thcnJ5X3p6ag_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_center 15]  
可以发现节假日的交易量要低于平时，在618电商举行活动时购买和赎回量增大。  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2thcnJ5X3p6ag_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_center 16]  
可以发现，在这些节假日中，购买和赎回量要低于平时的量。

### 分析大额交易 ###

在分析异常值的时候，我们通过箱型图来分析  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2thcnJ5X3p6ag_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_center 17]  
存在这一个异常交易记录

画出交易额  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2thcnJ5X3p6ag_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_center 18]  
可以发现最大交易记录在2014年2月非常多，但是之后的大额交易次数开始趋于稳定。

### 分析银行拆解利率与余额宝利率 ###

余额宝利率与购买量和赎回量的时序图：  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2thcnJ5X3p6ag_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_center 19]

下面为银行利率时序图可与余额宝利率的时序图：  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2thcnJ5X3p6ag_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_center 20]

## 总结 ##

从以上数据分析过程中，可以大体了解了如何对时间序列做数据分析，比如通过什么图形进行分析，通过什么指标等。  
此外，也大体上摸清了时间序列数据挖掘的步骤，从月、周、天分别进行分析差异性、周期性、异常等。

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