时间序列分析是机器学习中处理按时间顺序排列的数据的重要领域，广泛应用于金融、气象、销售预测等场景。以下是关键知识点梳理：
1. 核心概念
- 时间序列：按时间顺序记录的数据点集合，如股票价格、气温变化
- 趋势（Trend）：数据长期变化方向（上升/下降/平稳）
- 季节性（Seasonality）：周期性波动模式（如日/月/年规律）
- 噪声（Noise）：随机扰动，需通过平滑处理降低影响
- 平稳性：序列均值、方差随时间保持不变（是建模前提条件）
2. 典型应用场景
- 📈 股票市场预测：分析历史价格走势
- 🌧️ 天气预报：挖掘温度、降水量变化规律
- 🛒 销售趋势分析：预测节假日或促销期间的销量
- ⏰ 设备维护预警：监测传感器数据异常
3. 分析步骤
- 数据收集：获取原始时间序列数据（如CSV格式）
- 可视化分析：使用折线图观察趋势与季节性
- 特征工程：构造滞后变量、滑动窗口统计量
- 模型选择：
- 📊 ARIMA（自回归积分滑动平均）
- 🤖 LSTM（长短期记忆网络）
- 📈 Prophet（Facebook开源工具）
- 模型评估：使用MAE、RMSE、MAPE等指标
- 部署应用：集成到业务系统进行实时预测
4. 推荐学习路径
- 📘 时间序列预测模型教程（进阶阅读）
- 📚 《Python时间序列分析实战》（书籍推荐）
- 🧠 机器学习基础概念（必读前置内容）
5. 工具推荐
| 工具 | 特点 | 适用场景 |
|---|---|---|
| Pandas | 数据处理利器 | 数据清洗、特征提取 |
| Statsmodels | 经典模型库 | ARIMA、SARIMA建模 |
| Tensorflow/PyTorch | 深度学习框架 | LSTM、Transformer模型 |
| Plotly | 可视化工具 | 动态图表展示趋势 |
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