时间序列预测是数据分析中的一个重要领域，它涉及到对时间序列数据的未来趋势进行预测。以下是一些关于时间序列预测基础的概念和资源。
基本概念
- 时间序列数据：指按照时间顺序排列的数据点，通常用于表示某个变量随时间的变化情况。
- 趋势：时间序列数据随时间变化的总体方向。
- 季节性：时间序列数据在特定时间段内重复出现的模式。
- 周期性：时间序列数据在固定时间间隔内重复出现的模式。
常用方法
- 移动平均法：通过计算一段时间内数据的平均值来预测未来值。
- 指数平滑法：对移动平均法进行改进，能够更好地处理趋势和季节性。
- ARIMA模型：自回归积分滑动平均模型，是时间序列预测中最常用的模型之一。
资源推荐
时间序列预测教程 - 本站提供的详细教程，适合初学者入门。
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时间序列数据可视化
ARIMA模型
希望这些内容能帮助您更好地了解时间序列预测的基础知识。