時間序列分析是分析一段時間內(nèi)收集的數(shù)據(jù)點的一種特殊方法。在時間序列分析中，分析人員在一段時間內(nèi)定期記錄數(shù)據(jù)點，而不是定期或隨機記錄數(shù)據(jù)點。然而，這類分析不僅僅是收集一段時間內(nèi)的數(shù)據(jù)。

時間序列數(shù)據(jù)與其他數(shù)據(jù)的不同之處在于，這種分析可以顯示變量隨時間的變化情況。換句話說，時間是一個關鍵變量，因為它能顯示數(shù)據(jù)點的調(diào)整過程以及最終結果。它提供了一個額外的數(shù)據(jù)源和數(shù)據(jù)間依賴關系的穩(wěn)定安排。想要學好統(tǒng)計學的留學生們，一定不能錯過我們?yōu)榇蠹規(guī)淼?strong>時間序列分析學習指南。

1.企業(yè)為何使用時間序列數(shù)據(jù)分析

時間序列分析有助于企業(yè)了解長期趨勢或系統(tǒng)模式的根本原因。通過數(shù)據(jù)可視化，企業(yè)用戶可以看到季節(jié)性趨勢，并深入研究這些趨勢出現(xiàn)的原因。借助現(xiàn)代分析平臺，這些可視化效果比折線圖更進一步。

通過分析固定時間間隔的數(shù)據(jù)，企業(yè)還可以使用時間序列預測來預測未來事件發(fā)生的可能性。時間序列預測是預測分析的一部分。它可以顯示數(shù)據(jù)的潛在變化，如季節(jié)性或周期性行為，從而更好地了解數(shù)據(jù)變量，幫助做出更好的預測。

2.時間序列分析類型

由于時間序列分析涉及許多類別的數(shù)據(jù)或變化，分析人員有時不得不建立復雜的模型。然而，分析人員無法考慮所有變化，也無法將特定模型推廣到所有樣本。過于復雜或試圖做得太多的模型會導致擬合錯誤。模型擬合錯誤或過度擬合會導致模型無法區(qū)分隨機誤差和真實關系，從而使分析出現(xiàn)偏差，預測不準確。

時間序列分析模型包括

a.分類：確定并分配數(shù)據(jù)類別。

b.曲線擬合：將數(shù)據(jù)沿曲線排列，以檢驗數(shù)據(jù)中變量之間的關系。

c.描述性分析： 識別時間序列數(shù)據(jù)中的模式，如趨勢、周期或季節(jié)性。

d.解釋性分析： 試圖理解數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)中的關系以及因果關系。

e.探索性分析： 突出時間序列數(shù)據(jù)的關鍵特征，通常采用可視化形式。

f.預測： 對未來數(shù)據(jù)的預測。這種類型以過去的趨勢為基礎。它使用過去的數(shù)據(jù)作為未來數(shù)據(jù)的模型，并預測圖表上未來點可能出現(xiàn)的情況。

g.干預分析： 研究事件如何改變數(shù)據(jù)。

h.分段： 對數(shù)據(jù)進行分段，以顯示原始信息的關鍵特征。

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