时间序列分析是机器学习领域的重要分支，专注于按时间顺序排列的数据研究。以下是核心知识点梳理：

1. 基本概念

时间序列数据具有以下特征：

  • 时间依赖性：数据点间存在时序关联（如股票价格波动）
  • 趋势性：长期增长或下降模式（📈）
  • 季节性：周期性波动规律（如节假日销量高峰）
  • 噪声干扰：随机波动需滤除（📉）
时间序列分析_定义

2. 核心步骤

  • 数据预处理：缺失值填补（🔧）|平稳性检验（📊）
  • 特征工程：滑动窗口（🔄）|差分处理（🧮）
  • 模型选择：
    • ARIMA（📊）
    • LSTM（🤖）
    • Prophet（🔮）
  • 模型评估：MAE/RMSE（📏）
AI模型_时间序列

3. 实战案例

  • 股票预测：结合技术指标与新闻情感分析（📈）
  • 天气预测：多变量时间序列建模（🌦️）
  • 销售预测：考虑节假日效应（🛒）
时间序列分析_应用

4. 扩展学习

欲深入了解AI与时间序列的进阶技巧，可参考：
时间序列分析高级教程
时间序列分析工具对比

📌 提示：实际应用中需注意过拟合风险，建议结合交叉验证与特征选择优化模型性能！