时间序列预测是通过分析历史数据，推测未来趋势的统计方法，广泛应用于金融、气象、销售等领域。以下是核心知识点：

📌 1. 基本概念

  • 时间序列：按时间顺序排列的数据点集合，如股票价格、气温记录
  • 趋势（Trend）：数据的长期方向，例如增长或下降
  • 季节性（Seasonality）：周期性波动，如节假日效应
  • 残差（Residual）：数据与模型预测值的差异
时间序列数据

🧠 2. 核心方法

  • 移动平均（Moving Average）：平滑短期波动，识别长期趋势
  • 指数平滑（Exponential Smoothing）：赋予近期数据更高权重
  • ARIMA 模型：结合自回归（AR）、差分（I）、滑动平均（MA）
  • 机器学习方法：如随机森林、XGBoost 用于复杂模式识别
ARIMA模型

📚 3. 应用场景

  • 金融领域：预测股价、汇率波动
  • 零售行业：分析销售趋势，库存管理
  • 气象预测：温度、降水量的周期性分析
  • 工业监控：设备故障预测与维护

🛠 4. 学习资源

时间序列预测应用

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