时间序列预测是深度学习在数据分析领域的重要应用，常用于股票趋势、天气预报等场景。以下是使用Python进行时间序列预测的核心知识点：
🔧 1. 基础准备
- 数据预处理：使用
pandas处理缺失值、标准化数据 - 模型选择：LSTM、GRU、Transformer等
- 评估指标：MAE、RMSE、MAPE等
📚 2. 实战案例
- 股票预测：以特斯拉股价为例，使用Keras构建LSTM模型
- 天气预测：基于历史气象数据预测温度变化
- 销售预测：分析电商数据预测未来销量趋势
时间序列预测是深度学习在数据分析领域的重要应用，常用于股票趋势、天气预报等场景。以下是使用Python进行时间序列预测的核心知识点：
pandas处理缺失值、标准化数据