时间序列分析

1、2020年7月22日，星期三，1，8.1时间序列分析，2020年7月22日，星期三，2，时间序列，时间序列：时间序列是指将某一现象的某一统计指标的值在不同时间按时间顺序排列而成的序列。时间序列挖掘是数据挖掘的一个重要研究分支，具有广泛的应用价值。近年来，时间序列挖掘已经应用于许多领域，如宏观经济预测、市场营销、客流分析、太阳黑子数、月降水量、河流流量、股票价格变化等。事实上，在社会、科学、经济和技术领域都有大量的时间序列数据，需要进一步的分析和处理。在2020年7月22日星期三，3，8.1.1，时间序列的研究必须根据适当的理论和技术进行。一般来说，它可以分为：(根据时间序列值的个数划分)一元时

2、间序列：例如，某一商品的销售量序列等。它可以通过单变量的观察和后续过程获得有规律的信息。多变量时间序列：例如，天气数据，包括气温、气压、降雨量等。通过多个变量描述变化规律。时间序列挖掘需要揭示变量之间相互依赖的动态规律。(按时间类型划分)离散时间序列：如果某个序列中每个序列值对应的时间参数是一个不连续点，那么该序列就是一个离散时间序列。连续时间序列：如果某一序列中每个序列值对应的时间参数是连续函数，那么该序列就是连续时间序列。2020年7月22日星期三，2020年4月8.1.1，(根据时间序列中的顺序)平稳时间序列：如果平均值没有系统变化(没有趋势)，方差没有系统变化，并且周期变化被严格消除，

3、则时间序列被称为平稳。季节性时间序列：指时间序列中属性值随时间周期的周期性变化。循环时间序列：时间序列中的属性值随时间周期性变化(周期不是固定的，而是时间)。线性时间序列：时间序列中的属性值随时间线性变化(向上/向下)。曲线时间序列：时间序列中的属性值随时间曲线变化(顺时针/逆时针)。2020年7月22日，星期三，5，时间序列分析和时间序列数据挖掘，时间序列分析是一种动态数据处理的统计方法。该方法以随机过程理论和数理统计为基础，研究随机数据序列的统计规律，以解决实际问题。时间序列通常是复杂的、动态的、嘈杂的，甚至是多维的。时间序列数据挖掘(TSDM)是从大量时间序列数据中提取人们事先不知道但可

4、能有用的与时间属性相关的信息和知识，并将其用于短期、中期或长期预测，以指导人们的社会、经济、军事和生活行为。时间序列分析的一个重要应用是预测，即根据已知时间序列中数据的变化特征和趋势来预测未来的属性值。时间序列分析的经典方法包括图表法、指数法和模型法。2020年7月22日，星期三，6。时间序列数据挖掘的处理过程(一般过程如下)，确定、提取和选择时间间隔建立预测模型，通过线性回归分析解决时间序列问题，2020年7月22日星期三，7，8.1.2，例8.1原始数据：2020年7月22日星期三，8，8.1。1.线性回归方程的输入公式=linest (b2:b22，c2:e22，true，true) 2。2014年商品房预测均价：1.2106 * 3500-0.4145 * 4000.1506 * 3600 186.1452=3301.452 9，8.1.2，无属性选择：