关于时间序列你需要了解的一切

【导读】了解时间序列处理的各种方法，包括移动平均线，指数平滑，平稳性，自相关，SARIMA等。作者 |  Marco Peixeiro编译 | Xiaowen摄影：Lukas Blazek无论我们是希望预测金融市场的趋势还是电力消耗，时间都是我们模型中必须考虑的重要因素。例如，不仅知道股票会价格上涨，而且要知道何时会上涨。输入时间序列。时间序列只是一系列排序的数据点。在时间序列中，时间通常是自变量，目标通常是对未来进行预测。但是，在处理时间序列时还有其他方面可以发挥作用。它是静止的吗？有季节性吗？目标变量是否自相关？在这篇文章中，我将介绍时间序列的不同特征以及我们如何对它们进行建模以获得准确（尽可能多）的预测。自相关性不严谨地说，自相关是观察对象 ………………………………