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英国伦敦大学学院时间序列分析学习指南

时间序列分析是分析一段时间内收集的数据点的一种特殊方法。在时间序列分析中，分析人员在一段时间内定期记录数据点，而不是定期或随机记录数据点。然而，这类分析不仅仅是收集一段时间内的数据。

时间序列数据与其他数据的不同之处在于，这种分析可以显示变量随时间的变化情况。换句话说，时间是一个关键变量，因为它能显示数据点的调整过程以及最终结果。它提供了一个额外的数据源和数据间依赖关系的稳定安排。想要学好统计学的留学生们，一定不能错过我们为大家带来的时间序列分析学习指南。伦敦大学学院

1.企业为何使用时间序列数据分析

时间序列分析有助于企业了解长期趋势或系统模式的根本原因。通过数据可视化，企业用户可以看到季节性趋势，并深入研究这些趋势出现的原因。借助现代分析平台，这些可视化效果比折线图更进一步。

通过分析固定时间间隔的数据，企业还可以使用时间序列预测来预测未来事件发生的可能性。时间序列预测是预测分析的一部分。它可以显示数据的潜在变化，如季节性或周期性行为，从而更好地了解数据变量，帮助做出更好的预测。

由于时间序列分析涉及许多类别的数据或变化，分析人员有时不得不建立复杂的模型。然而，分析人员无法考虑所有变化，也无法将特定模型推广到所有样本。过于复杂或试图做得太多的模型会导致拟合错误。模型拟合错误或过度拟合会导致模型无法区分随机误差和真实关系，从而使分析出现偏差，预测不准确。

时间序列分析模型包括

a.分类：确定并分配数据类别。

b.曲线拟合：将数据沿曲线排列，以检验数据中变量之间的关系。

c.描述性分析：识别时间序列数据中的模式，如趋势、周期或季节性。

d.解释性分析：试图理解数据和数据中的关系以及因果关系。

e.探索性分析：突出时间序列数据的关键特征，通常采用可视化形式。

f.预测：对未来数据的预测。这种类型以过去的趋势为基础。它使用过去的数据作为未来数据的模型，并预测图表上未来点可能出现的情况。

g.干预分析：研究事件如何改变数据。

h.分段：对数据进行分段，以显示原始信息的关键特征。

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