时间序列分析是数据分析和预测建模中的一种重要方法。本教程将介绍时间序列分析的基本概念、常用技术和实战案例。

基本概念

时间序列是由一系列按照时间顺序排列的数据点组成的序列。例如，股票价格、气温、降雨量等都可以形成时间序列。

常用技术

  1. 趋势分析：识别时间序列中的长期趋势。
  2. 季节性分析：识别时间序列中的周期性变化。
  3. 自回归模型：利用过去的数据来预测未来的值。
  4. 移动平均法：通过计算过去一段时间内的平均值来平滑时间序列。

实战案例

以下是一个使用 Python 进行时间序列分析的基本示例：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# 加载数据
data = pd.read_csv('/path/to/time_series_data.csv')

# 绘制时间序列图
plt.figure(figsize=(10, 5))
plt.plot(data['Date'], data['Value'])
plt.title('时间序列图')
plt.xlabel('日期')
plt.ylabel('值')
plt.show()

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相关资源

时间序列分析示例图