📈 AI社区 时间序列预测教程

时间序列预测是数据分析中的一项重要技能，广泛应用于金融、气象、销售等领域。以下是关键知识点与学习路径：

🔍 什么是时间序列预测？

时间序列预测通过分析历史数据中的时间依赖关系，推测未来趋势。

🧠 常用方法与工具

1. 传统统计模型

   • ARIMA（自回归积分滑动平均）
   • SARIMA（季节性ARIMA）
   • GARCH（广义自回归条件异方差）
   

2. 机器学习方法

   • Prophet（Facebook开源工具）
   • LSTM（长短期记忆网络）
   • XGBoost（梯度提升框架）
   

3. 深度学习方法

   • 时序Transformer
   • AutoEncoder（自编码器）
   

📚 扩展阅读

• 时间序列预测实战案例（推荐进一步学习）
• Python时序分析库指南

📌 学习建议

• 掌握基础统计学知识（如平稳性、季节性）
• 从简单模型（如ARIMA）开始实践，逐步过渡到复杂模型
• 关注数据预处理（缺失值填充、标准化）对预测结果的影响

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