时间序列（Time Series）是按时间顺序排列的一组数据点，通常用于分析数据随时间变化的规律。以下是核心概念解析：

1. 关键要素 🔍

  • 时间戳：记录数据采集时刻的标记（⏰）
  • 观测值：特定时间点的数值（📊）
  • 周期性：数据随时间重复出现的模式（🔁）
  • 趋势：长期上升或下降的走向（📈）

2. 常见类型 📊

  • 平稳序列（Stationary）：均值、方差恒定（🔍）
  • 非平稳序列（Non-Stationary）：存在趋势或季节性（⚠️）
  • 季节性序列（Seasonal）：周期性波动（🌀）

3. 分析方法 🧠

  • 平滑技术（如移动平均）
  • 分解分析（趋势 + 季节 + 噪声）
  • 预测模型（ARIMA, LSTM 等）

4. 应用场景 🌍

  • 经济数据预测（📈）
  • 气象变化分析（🌦️）
  • 股票价格追踪（📉）
Time_Series_Components

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