时间序列分析是数据分析领域的重要分支，常用于预测、趋势发现和模式识别。以下内容将帮助你掌握高级技巧：
核心概念
- 平稳性检验：使用ADF测试判断序列是否具有趋势或季节性
- 差分处理：消除非平稳性，如
d(1)表示一阶差分 - ARIMA模型：结合自回归(AR)、差分(I)和移动平均(MA)的综合方法
- SARIMA扩展：支持季节性数据的高级版本
分析工具
- 📊 数据可视化：用折线图展示趋势，如
时间序列分析 - 🧠 机器学习：尝试LSTM等深度学习模型进行预测
- 🔄 模型评估：通过MAE、RMSE等指标验证准确性
实战建议
- 使用Python的
statsmodels库实现传统模型 - 用
TensorFlow或PyTorch构建神经网络预测系统 - 结合
Prophet处理具有季节性和节假日效应的数据
📌 扩展阅读：时间序列分析基础教程