数据分析-18-时间序列分析的季候性查验
1 什么是时间序列时间序列是一组按时间次序分列的数据点的聚集，通常以固定的时间间隔举行观测。这些数据点可以是按小时、天、月乃至年举行采样的。时间序列在许多范畴中都有广泛应用，比方金融、经济学、气象学和工程等。
时间序列的分析可以帮助我们理解和预测未来的趋势和模式，以及了解数据的周期性、趋势、季候性等特征。
常用的时间序列分析方法包罗平滑法、回归分析、ARIMA 模子、指数平滑法和呆板学习方法等。
1.1 时间序列数据的特征
时间序列数据具有以下几个重要的特征：
(1)趋势（Trend）：时间序列可能显示出长期上升或降落的趋势，反映了数据的整体变化趋势。
(2)季候性（Seasonality）：某些时间序列显示出在固定时间间隔内周期性变化的特征。比方，销售数据可能会在每年的假期季候上升，然后在其他时间降落。
(3)周期性（Cyclical）：某些时间序列可能会显示出不规则的周期性变化，这与季候性差别。周期性是指时间序列中存在的长期变化模式，但没有固定的时间间隔。
(4)自相关（Autocorrelation）：时间序列中的观测值可能与其之前的观测值相关。这意味着过去的观测值可能对未来的
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