时间序列分析案例教程

时间序列分析是数据分析的重要分支，广泛应用于金融、气象、销售预测等领域。以下是完整的实践指南：

1. 数据准备阶段

• 📊 数据收集：获取历史数据（如股票价格、天气数据）
• 🧹 数据清洗：处理缺失值、异常值
• 📈 数据可视化：使用折线图观察趋势

2. 模型选择与训练

• 🧠 常用模型：ARIMA、SARIMA、LSTM
• ⚙️ 模型评估：RMSE、MAE、MAPE指标
• 🔄 参数调优：通过网格搜索优化超参数

3. 分析流程示例

1. 数据预处理
2. 特征工程（如滑动窗口）
3. 模型训练与验证
4. 预测结果分析

4. 实际应用案例

• 📈 案例1：电商销售预测
• 🌍 案例2：股票市场趋势分析
• 📉 案例3：气象数据预测

5. 扩展阅读

想要深入了解时间序列预测技术？可以参考时间序列预测教程获取更多实战技巧。