时间序列数据在许多领域都有广泛的应用，比如金融、气象、生物医学等。它指的是按照时间顺序排列的一组数据点，通常用于描述随时间变化的现象。
时间序列的特点
- 顺序性：数据点按照时间顺序排列。
- 连续性：数据点可以连续或离散。
- 趋势：数据点可能呈现出上升、下降或平稳的趋势。
时间序列分析方法
- 描述性分析：通过图表、统计量等方式描述数据的基本特征。
- 预测性分析：利用历史数据预测未来的趋势。
时间序列分析方法举例
- 移动平均法：通过计算过去一段时间内的平均值来预测未来的值。
- 指数平滑法：对移动平均法进行改进，引入指数衰减因子，使近期数据对预测结果的影响更大。
时间序列数据示例
扩展阅读
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