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数据挖掘：时间序列挖掘：时间序列的预测与机器学习

1时间序列基础

1.1时间序列数据的特性

时间序列数据是按时间顺序记录的数据点序列，这些数据点通常代表了某个现象随时间变化的情况。时间序列数据具有以下特性：

顺序性：数据点的顺序至关重要，因为它们反映了时间的流逝。

周期性：数据可能随时间呈现出周期性的模式，如季节性波动。

趋势性：数据可能随时间呈现出上升或下降的趋势。

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或趋势。

1.1.1示例：分析股票价格的时间序列数据

假设我们有以下股票价格数据：

日期

价格

2023-01-01

100

2