时间序列分析是统计学和数据分析中的一个重要领域，主要用于分析数据随时间变化的趋势和模式。以下是一些基础概念和技巧，帮助您入门时间序列分析。
时间序列分析的基本概念
- 时间序列：指按时间顺序排列的数据序列。
- 趋势：指数据随时间变化的总体方向。
- 季节性：指数据在特定时间周期内重复出现的模式。
- 周期性：指数据在较长周期内重复出现的模式。
- 随机性：指数据中不可预测的变化。
时间序列分析的基本步骤
- 数据收集：收集相关的时间序列数据。
- 数据预处理：对数据进行清洗、填充缺失值等操作。
- 探索性数据分析：对数据进行可视化分析，观察数据的趋势、季节性和周期性。
- 模型选择：根据数据的特点选择合适的模型，如ARIMA、SARIMA等。
- 模型训练与评估：使用历史数据训练模型，并评估模型的性能。
- 预测：使用训练好的模型进行未来数据的预测。
时间序列分析的常用模型
- ARIMA模型：自回归积分滑动平均模型，适用于平稳时间序列数据。
- SARIMA模型：季节性自回归积分滑动平均模型，适用于季节性时间序列数据。
- Prophet模型：由Facebook开发的时间序列预测模型，适用于具有多种季节性和趋势的时间序列数据。
扩展阅读
想了解更多关于时间序列分析的知识？请阅读以下教程：
时间序列分析
ARIMA模型
Prophet模型