时间序列教程

时间序列是在一定时期内的一系列观测值。我们每天都会遇到的时间序列最简单的例子是全天、全周、全月或全年的温度变化。

对时间数据的分析能够让我们深入了解变量如何随时间变化。

本教程将以详尽易懂的方式教你如何使用各种统计和机器学习模型来分析和预测时间序列数据！

目标读者

本教程适合那些希望从零开始了解时间序列和时间序列预测模型的好奇心强的读者。在本教程结束时，你将对时间序列建模有很好的理解。

前提条件

本教程仅假设对 Python 语言有初步了解。虽然本教程是自成体系的，但如果你了解统计数学，将会更有帮助。

如果你不熟悉 Python 或统计学，我们建议你先学习关于这些主题的教程，然后再开始你的时间序列学习之旅。