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文件名称：需求预测：深度学习预测_（2）.时间序列分析与建模.docx
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总页数：23 页
更新时间：2025-08-14
总字数：约1.4万字
文档摘要
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时间序列分析与建模
时间序列数据的特点
时间序列数据是一种按照时间顺序排列的数据集合，每个数据点都有一个时间戳。在需求预测中，时间序列数据通常包含历史销售数据、库存数据、市场活动数据等。时间序列数据的特点包括：
时间依赖性：数据点之间存在时间上的依赖关系，当前的数据点往往受到过去数据点的影响。
趋势性：数据可能随着时间的推移呈现出上升或下降的趋势。
季节性：数据可能在特定的时间段内存在周期性的变化，例如月度销售数据在每年的某个季度会有一个高峰。
随机性：数据中可能包含一些随机波动，这些波动无法通过历史数据完全预测。
在需求预测中，时间序列分析的目标是通过