Task1赛题是一个典型的时间序列问题
时间序列问题是指对按时间顺序排列的数据点进行分析和预测的问题，往往用来做未来的趋势预测。比如，基于历史股票每天的股价，预测未来股票的价格走向。 简单来说，本次赛题的目标很简单清晰—— 【训练 时序预测模型 助力电力需求预测】 电力需求的准确预测对于电网的稳定运行、能源的有效管理以及可再生能源的整合至关重要。
我们需要明确：
1）这是一个什么场景下的赛题；
2）这个赛题要解决什么问题。
常见的时间序列场景有：
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金融领域：股票价格预测、利率变动、汇率预测等。
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气象领域：温度、降水量、风速等气候指标的预测。
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销售预测：产品或服务的未来销售额预测。
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库存管理：预测库存需求，优化库存水平。
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能源领域：电力需求预测、石油价格预测等。
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医疗领域：疾病爆发趋势预测、医疗资源需求预测。
时间序列问题的数据往往有如下特点：
- 时间依赖性：数据点之间存在时间上的连续性和依赖性。
- 非平稳性：数据的统计特性（如均值、方差）随时间变化。
- 季节性：数据表现出周期性的模式，如年度、月度或周度。
- 趋势：数据随时间推移呈现长期上升或下降的趋势。
- 周期性：数据可能存在非固定周期的波动。
- 随 机波动：数据可能受到随机事件的影响，表现出不确定性。
对比总结
- 适用性：传统模型适合数据量较小、模式简单的问题；机器学习模型适合中等复杂度的问题，可以引入额外变量；深度学习模型适合数据量大、模式复杂的任务。
- 解释性：传统时间序列模型通常具有较好的解释性；机器学习模型的解释性取决于特征工程；深度学习模型的解释性通常较差。
- 计算资源：传统模型计算效率最高；机器学习模型次之；深度学习模型通常需要最多的计算资源。
- 预测能力：深度学习模型在捕捉复杂模式方面具有优势，但需要大量数据支持；传统和机器学习模型在数据量较小或模式较简单时可能更有效。
Task1代码：
# 1. 导入需要用到的相关库
# 导入 pandas 库，用于数据处理和分析
import pandas as pd
# 导入 numpy 库，用于科学计算和多维数组操作
import numpy as np
# 2. 读取训练集和测试集
# 使用 read_csv() 函数从文件中读取训练集数据，文件名为 'train.csv'
train = pd.read_csv('train.csv')
# 使用 read_csv() 函数从文件中读取测试集数据，文件名为 'test.csv'
test = pd.read_csv('test.csv')
# 3. 计算训练数据最近11-20单位时间内对应id的目标均值
target_mean = train[train['dt']<=20].groupby(['id'])['target'].mean().reset_index()
# 4. 将target_mean作为测试集结果进行合并
test = test.merge(target_mean, on=['id'], how='left')
# 5. 保存结果文件到本地
test[['id','dt','target']].to_csv('submit.csv', index=None)
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