时间序列分析是数据科学中的一项核心技能，常用于预测、趋势识别和模式挖掘。以下是几个经典挑战场景：
1. 趋势预测
利用历史数据预测未来趋势，例如股票价格、天气变化等。
2. 异常检测
识别时间序列中的异常点或异常模式，常用于金融风控、系统监控等领域。
3. 周期性分析
挖掘数据中的周期性规律，如季节性波动、周期性事件等。
4. 分类任务
将时间序列数据分类到不同类别，例如用户行为分类、设备状态识别等。
如需实践案例或工具推荐，可访问 挑战页面 获取更多资源！
时间序列分析是数据科学中的一项核心技能，常用于预测、趋势识别和模式挖掘。以下是几个经典挑战场景：
利用历史数据预测未来趋势，例如股票价格、天气变化等。
识别时间序列中的异常点或异常模式，常用于金融风控、系统监控等领域。
挖掘数据中的周期性规律，如季节性波动、周期性事件等。
将时间序列数据分类到不同类别，例如用户行为分类、设备状态识别等。
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