🎉 Kaggle 教程：时间序列分析入门📊

时间序列分析是数据科学中处理时间相关数据的核心技能，广泛应用于金融、气象、销售预测等领域。以下是学习路径与资源推荐：

📚 学习步骤指南

1. 理解基础概念

   • 时间序列的定义与特征（趋势、季节性、周期性、噪声）
   • 常用指标：移动平均、指数平滑、自相关函数（ACF）
   

2. 数据预处理

   • 处理缺失值与异常数据
   • 数据标准化与时间对齐
   • 示例工具：Pandas resample() 和 fillna()
   

3. 分析方法

   • 传统统计模型（ARIMA、SARIMA）
   • 机器学习方法（Prophet、LSTM）
   • 深度学习框架（TensorFlow/PyTorch 时间序列模块）
   

4. 实战项目

   • 用Python分析股票价格波动
   • 预测电商销售趋势
   • 本站扩展阅读：Kaggle Learn 时间序列教程
   

🌐 推荐学习资源

• Kaggle 教程：时间序列分析（本教程）
• Kaggle Learn 交互式课程（适合初学者）
• 时间序列分析实战案例库（含数据集与代码）

📌 小贴士：时间序列分析的关键在于理解数据的时间依赖性，建议从可视化开始，再逐步深入模型构建！