时间序列分析是数据预处理和统计分析中一个非常重要的领域。以下是一些关于时间序列分析的基础教程和资源。

教程列表

时间序列分析基础

时间序列分析主要涉及对时间序列数据的观察、建模和预测。以下是一些基础概念：

  • 时间序列数据：随时间变化的数据点集合。
  • 趋势：数据随时间增长或减少的模式。
  • 季节性：数据随时间周期性变化。
  • 噪声：数据中的随机波动。

Python 时间序列分析库

Python 是进行时间序列分析的一个强大工具，以下是一些常用的库：

  • Pandas: 用于数据处理和操作。
  • Statsmodels: 用于统计建模。
  • Scikit-learn: 用于机器学习。

时间序列分析案例

以下是一个关于时间序列分析案例的链接，您可以了解更多信息：

时间序列分析示例