需求预测：深度学习模型_（3）.时间序列分析.docx
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时间序列分析
1.时间序列数据的特性
时间序列数据是一种按时间顺序记录的数据，每个数据点都对应一个时间戳。这种数据在许多领域中都非常常见，例如金融、气象、交通、销售等。时间序列数据具有以下特性：
顺序性：数据按照时间顺序排列，失去了时间顺序的数据将失去其意义。
时间依赖性：数据点之间存在时间上的依赖关系，即未来的值往往受过去值的影响。
周期性：许多时间序列数据具有周期性，例如每日、每周、每月的规律变化。
趋势性：时间序列数据可能具有长期的上升或下降趋势。
季节性：数据可能在特定的时间段内出现规律性的波动，例如节假日销售数据。
随机性：数据中可能包含随机
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