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季节性和趋势分析
在时间序列分析中，季节性和趋势是两个重要的组成部分，它们可以帮助我们更好地理解数据的变化规律。季节性是指数据在特定的时间周期内呈现出的规律性变化，例如每年的某个季节、每周的某一天或每天的某个时间段。趋势则是指数据在较长时间内呈现出的持续上升或下降的模式。在本节中，我们将详细介绍如何识别和分析时间序列中的季节性和趋势，并介绍如何使用人工智能技术来改进这一过程。
1.季节性识别
季节性识别是时间序列分析中的一个重要步骤，它可以帮助我们了解数据中是否存在周期性的变化模式。常见的季节性识别方法包括可视化分析、自相关函数（ACF）和周期图（Pe
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