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数据挖掘：序列模式挖掘：时间序列分析与预测

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收集的一系列数据点，通常用于跟踪随时间变化的变量。这些数据点可以是连续的（如每分钟、每小时、每天的记录）或离散的（如每周、每月、每年的记录）。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，顺序性是时间序列分析的基础。

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或趋势。

1.1.1示例：时间序列数据的可视化

假设我们有一组