时间序列预测是利用历史数据预测未来趋势的重要技术，广泛应用于金融、气象、交通等领域。以下是关键知识点：

1. 基础概念

时间序列数据具有时间戳属性，核心目标是挖掘数据中的趋势、季节性和周期性。

时间序列数据

2. 常用算法

  • 传统方法：ARIMA（自回归积分滑动平均）、SARIMA（季节性ARIMA）
  • 机器学习：XGBoost、LightGBM（需特征工程处理）
  • 深度学习：LSTM、GRU、Transformer（如 Prophet 模型）
机器学习算法

3. 应用场景

  • 销售预测 🛍️
  • 股票价格分析 💰
  • 气象预报 🌤️
  • 网站流量监控 📊
深度学习模型

4. 学习路径

推荐从基础开始，逐步深入：

  1. 时间序列数据预处理教程
  2. Python 实现 ARIMA 模型
  3. LSTM 预测实战案例

5. 注意事项

  • 数据平稳性检验（ADF 测试）
  • 特征工程（滑动窗口、差分处理）
  • 模型评估指标（MAE、RMSE、MAPE）
时间序列预测应用

如需进一步探索，可访问 时间序列预测工具对比 了解不同框架的优劣。