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文件名称：时间序列数据基础97课件讲解.pptx
文件大小：4.38 MB
总页数：12 页
更新时间：2026-02-09
总字数：约1.63千字
文档摘要
时间序列数据基础
CONTENTS01定义与特点：什么是时间序列数据？02核心构成：趋势、季节、周期与随机03关键概念：平稳性与非平稳性04经典模型：从AR到ARIMA05现代方法：机器学习与深度学习06应用场景与总结
定义与特点：什么是时间序列数据？01定义：按时间先后顺序排列的统计指标数列，核心在于“时间依赖性”，即当前数据与历史数据存在关联。02典型特征：包含趋势性（长期方向）、季节性（固定周期波动）、周期性（非固定周期）及随机性（噪声）。03常见实例：每日股票收盘价、月度气温数据、年度GDP增长率等。
01定义与内涵趋势反映时间序列在长期内的持续变化方向（上升、下降或平稳），揭示数据背