时间序列分析是研究按时间顺序排列的数据变化规律的统计方法，广泛应用于金融、气象、工程等领域。以下是核心概念与实践步骤：

1. 基础知识

  • 定义：时间序列是由按时间顺序排列的数据点组成的集合，例如股票价格、气温记录等
  • 关键特征：
    • 趋势（Trend）：长期变化方向 📈
    • 季节性（Seasonality）：周期性波动 🌙
    • 周期性（Cyclicality）：非固定周期的波动 🔄
    • 随机性（Irregularity）：不可预测的噪声 🌪️
时间序列图表

2. 常见工具与库

  • Python：使用 pandas 处理数据，statsmodels 和 prophet 进行建模
  • R：内置时间序列函数，适合统计分析
  • MATLAB：强大的信号处理工具箱 📊
Python_code_example

3. 应用场景

  • 金融预测：股票趋势分析、收益率预测
  • 销售分析：产品需求预测 📦
  • 自然现象：气象数据建模 🌡️

4. 学习路径推荐

数据趋势分析

如需进一步了解，可访问 时间序列教程 获取完整指南 📘