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时间序列分析：时间序列的预测理论与方法
1时间序列分析基础
1.1时间序列数据的特性
时间序列数据是按时间顺序收集的数据点序列，这些数据点通常代表了某个现象随时间变化的情况。时间序列数据具有以下特性：
顺序性：数据点的顺序至关重要，因为它们反映了时间的流逝。
周期性：数据可能随时间呈现出周期性的波动，如季节性变化。
趋势性：数据可能随时间呈现出上升或下降的趋势。
随机性：数据中可能包含随机波动，这些波动没有明显的模式或趋势。
1.1.1示例：分析股票价格的时间序列数据
假设我们有以下股票价格数据：
日期
价格
2023-01-01
100
2023
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