在进行ARIMA建模时，如果数据集比较大，建模的运行时间可能会很长，影响效率。为了解决这个问题，可以采用以下方法：

1. 对数据进行分组处理，一次只处理一个小组的数据，然后将结果合并。例如，可以将时间序列数据按周、月或季度进行分组，然后逐个分组进行建模，最后将结果合并，以减小建模所需的时间。

2. 采用ARIMA模型的近似算法，如自适应增量模型（AIM）或快速ARIMA（FARIMA）算法。这些算法能够快速处理大量数据，从而显著缩短建模时间。

代码示例：

一、对数据进行分组处理的代码示例：

#按季度拆分数据 data_q1 = data_series['2016-01-01':'2016-03-31'] data_q2 = data_series['2016-04-01':'2016-06-30'] data_q3 = data_series['2016-07-01':'2016-09-30'] data_q4 = data_series['2016-10-01':'2016-12-31'] #逐组建立ARIMA模型 model_q1 = ARIMA(data_q1, order=(2,1,1)).fit() model_q2 = ARIMA(data_q2, order=(2,1,1)).fit() model_q3 = ARIMA(data_q3, order=(2,1,1)).fit() model_q4 = ARIMA(data_q4, order=(2,1,1)).fit() #将四个模型的结果合并 forecast_q1 = model_q1.forecast(steps=10) forecast_q2 = model_q2.forecast(steps=10) forecast_q3 = model_q3.forecast(steps=10) forecast_q4 = model_q4.forecast(steps=10) forecast = pd.concat([forecast_q1,forecast_q2,forecast_q3,