时间序列分析是统计学和数据分析中的一个重要领域，它用于处理和分析随时间变化的数据。以下是一些基础概念和技巧。
什么是时间序列？
时间序列是一组按照时间顺序排列的数据点。这些数据点可以是温度、股票价格、销售额等。
常见的时间序列类型
- 趋势型：数据随时间呈现上升或下降趋势。
- 季节性：数据随时间呈现周期性波动。
- 随机性：数据变化没有明显的趋势或周期性。
时间序列分析步骤
- 数据收集：收集相关的历史数据。
- 数据预处理：处理缺失值、异常值等。
- 可视化：通过图表等方式展示数据。
- 模型选择：选择合适的时间序列模型。
- 模型评估：评估模型的准确性和可靠性。
- 预测：根据模型进行未来趋势预测。
时间序列模型
- ARIMA：自回归积分滑动平均模型。
- SARIMA：季节性自回归积分滑动平均模型。
- LSTM：长短期记忆网络。
学习资源
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时间序列分析示例图