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数据挖掘：时间序列挖掘：时间序列模型与预测理论

1时间序列基础

1.1时间序列的定义与特性

时间序列数据是由随时间顺序记录的数据点组成，这些数据点通常以固定的时间间隔进行测量。例如，股票价格、气象数据、网站流量等都是典型的时间序列数据。时间序列数据具有以下特性：

顺序性：数据点按时间顺序排列。

周期性：数据可能表现出周期性的模式，如季节性波动。

趋势性：数据可能随时间呈现上升或下降的趋势。

随机性：数据中可能包含随机波动，这些波动没有明显的模式。

1.2时间序列的分类

时间序列可以基于其特性进行分类：

平稳时间序列：数据的统计特性（如均值、方差）不