了解时间序列数据

时间序列数据包括在特定时间点（通常是以固定时间间隔）收集的观测数据。此类数据不同于横截面数据，横截面数据捕获单个时间点的数据点。时间序列数据的示例包括股票价格、温度读数和销售数据。

时间序列的分解

时间序列数据可以分解为不同的部分：

趋势：数据的长期模式，可以是向上、向下或平稳。
季节性：以固定间隔重复的模式，例如每日、每周、每月或每年。

不定期重复的模式，通常超过一年。
不规则或残留：数商业和消费者电子邮件列表据中的随机波动无法用趋势、季节性或周期性成分来解释。

平稳性是时间序列分析中的一个关键概念。平稳时间序列具有随时间保持不变的统计特性，例如恒定均值、方差和自相关性。许多时间序列模型都假设平稳性，因此通常需要将非平稳数据转换为平稳形式。

自相关度量时间序列与其滞后值特朗普与外国领导人通话：你需要知道什么之间的关系。它有助于识别数据中的模式和依赖关系。正自相关表示值倾向于与之前的值相似，而负自相关则表示值倾向于交替变化。

时间序列分析的主要目标之一是预测未来值。可以使用各种方法，包括：

移动平均数：计，以平滑波动。
指数平滑：对过去的观测值分配指数递减的权重。
ARIMA 模型：自回归集成移动平均模型捕捉数据中的模式并预测未来值。
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