需求预测：机器学习模型_（4）.时间序列分析.docx
文本预览下载声明
PAGE1
PAGE1
时间序列分析
时间序列分析是数据科学和机器学习中一个非常重要的领域，特别是在需求预测方面。时间序列数据是指按照时间顺序收集的数据点，这些数据点通常具有时间上的依赖性。通过分析这些数据，我们可以发现其中的模式、趋势和季节性变化，并利用这些信息来进行未来的预测。在本节中，我们将详细介绍时间序列分析的基本概念、常用技术和方法，并通过具体的例子来展示如何使用机器学习模型进行时间序列分析。
1.时间序列数据的基本概念
时间序列数据是由一系列按时间顺序排列的数据点组成。每个数据点通常包含一个时间戳和一个或多个观测值。时间序列数据的特点包括：
时间依赖性：数据点之间
显示全部