时间序列分析是机器学习中的一个重要分支，它专注于对随时间变化的数据进行分析和预测。以下是一些关于时间序列分析的基础知识以及如何使用 Python 进行相关项目开发。
基础概念
时间序列分析涉及以下基础概念：
- 时间序列数据：随时间变化的观察值序列。
- 趋势：数据随时间的变化方向。
- 季节性：数据随时间周期性变化的部分。
- 随机波动：数据中不可预测的变化。
Python 工具
在 Python 中，以下工具常用于时间序列分析：
- Pandas：用于数据处理和分析。
- Statsmodels：提供时间序列分析的统计模型。
- Scikit-learn：用于机器学习模型的训练和预测。
项目案例
以下是一个关于时间序列分析的 Python 项目案例：
- 项目名称：股票价格预测
- 项目描述：使用历史股票价格数据，预测未来的股票价格。
- 技术栈：Pandas, Statsmodels, Scikit-learn
学习资源
更多关于时间序列分析的内容，可以参考以下资源：
时间序列分析示例