时间序列教程 一、数据的三个组成部分

一、本节目标

定义时间序列

解释为什么时间序列分析很重要

描述时间序列的组成部分

描述和区分加性、乘性和伪加性时间序列模型

使用Python分解时间序列数据集

二、时间序列

时间序列是按时间顺序组织的数据点序列。该序列在等间隔的时间点捕获数据。不定期收集的数据不被视为时间序列。

 时间序列数据在许多行业中都很常见。

金融：股票价格、资产价格、宏观经济因素

电子商务：页面浏览量、新用户、搜索

业务：交易、收入、库存水平

二、研究时间序列的意义

研究时间序列主要用于

了解观测数据的生成过程

拟合模型以监控或预测

时间序列分析用于经济预测、股票市场分析、需求规划和预测、异常检测等等非常广泛的领域。

三、时间序列组成部分

1、趋势

趋势反映了时间序列的总体方向。

例如，尽管季节性波动，但就业岗位仍在逐年增长。

 趋势可以是增加的、减少的或恒定的。

它可以以不同的方式（线性、指数或其他方式）增加或减少。

2、季节性

季节性捕捉以特定频率发生的效果。它可以由许多因素驱动。