time series_book

资 源 简 介

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详 情 说 明

时间序列分析是处理按时间顺序排列数据的重要技术。这类数据常见于金融、气象、销售等领域，具有天然的时间依赖性。

核心分析思路通常包括三个步骤：首先是数据预处理阶段，需要处理缺失值、异常值，并进行平稳性检验；然后是特征提取，观察趋势性、季节性和周期性；最后建立预测模型，传统方法如ARIMA或现代机器学习模型。

时间序列的特殊性在于相邻数据点之间的相关性，这要求我们采用专门的分析方法。通过分解技术，我们可以将序列拆解为趋势、季节性和残差成分，这对理解数据模式和构建准确模型至关重要。

预测模型的选择取决于数据特征和应用场景。传统统计模型擅长线性关系，而深度学习模型在处理复杂非线性模式时表现突出。实际应用中常需结合多种技术，并持续验证模型效果。