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数据分析：时间序列分析：时间序列的机器学习方法

1时间序列分析简介

1.1时间序列数据的特点

时间序列数据是一种特殊类型的数据，其中的观测值是按时间顺序排列的。这种数据在金融、气象、生物学、互联网流量分析等领域极为常见。时间序列数据的特点包括：

时间依赖性：每个观测值不仅依赖于其自身的属性，还可能依赖于过去的时间点上的值。

季节性：数据可能表现出周期性的模式，如每天、每周、每年的规律。

趋势性：数据可能随时间呈现上升或下降的趋势。

随机性：除了上述规律，时间序列数据还可能包含随机波动，这些波动没有明显的模式。

例如，考虑一个简单的股票价格时间序列数据