多行业职位空缺多时间序列预测分析与多表处理问题咨询

你的基础分析逻辑符合时间序列分析常规流程，计算季节性、移动平均属于行业通用的预处理步骤，不存在方向错误。但按单行业拆分输出独立表格、后续计划在README逐个说明的做法确实存在大量不必要的工作量：

• 单行业拆分表格属于冗余操作，既增加了文件读写的开销，也会提升后续数据检索、维护的成本
• 对上百张表做逐个说明完全没有必要，既没有使用者会逐页阅读，也极易出现说明和文件不匹配的错误

完全可以通过结构调整合并大量数据表，同时简化说明成本，核心优化方向如下：

数据存储结构优化 #

• 优先用宽表存储所有计算结果：保留原日期索引，列名按照「行业名称_指标类型」的规则命名，例如互联网_seasonality、制造业_MA30，所有18个行业的所有指标计算结果都可以合并到1张总表中，后续取用直接按列名筛选即可
• 如果偏好长表结构，可以统一存储为4列格式：date、industry、indicator、value，所有计算结果存入同一张表，通过groupby操作即可快速提取任意行业、任意指标的时间序列，效率远高于读取数十张零散小表

说明文档与可视化优化 #

• 不需要在README中对所有表格/图表做逐个说明，单独新建docs目录，在其中放1张汇总说明表即可，列清楚文件/指标的命名规则、对应含义，使用者可以按规则快速找到所需内容
• 不需要导出所有可视化结果存入仓库，写1个可复用的绘图函数，传入行业名、指标名即可生成对应图表，README中仅放2-3个典型行业的示例图，注明运行对应代码段即可生成全量图表

预处理流程优化 #

• 所有指标计算采用向量化批量操作，直接对18列的全量数据集做计算，不要写循环逐个处理单行业数据并导出，既可以减少代码量，也能大幅提升计算效率

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Abdülaziz CAN