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时间序列分析：时间序列的机器学习方法.docx

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    时间序列分析：时间序列的机器学习方法

    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的变化。时间序列数据的特性包括：

    趋势（Trend）：数据随时间的长期变化方向。

    季节性（Seasonality）：数据随时间的周期性波动。

    周期性（Cyclic）：非固定周期的波动，通常与经济周期相关。

    随机性（Randomness）：无法预测的随机波动。

    1.1.1示例代码

    假设我们有如下时间序列数据，表示某公司每月的销售额：

    importpandasaspd

    importmat

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