时间序列数据（上）
總第92篇
01|時間序列定義：
時間序列是按照一定的時間間隔排列的一組數據，其時間間隔可以是任意的時間單位，如小時、日、周月等。比如，不同時間段某產品的用戶數量，以及某個在網站的用戶行為，這些數據形成了以一定時間間隔的數據。
人們希望通過對這些時間序列的分析，從中發現和揭示現象發展變化的規律，盡可能多地從中提取所需要的信息，并將這些知識和信息用于預測，以掌握和預測未來行為。對于時間序列的預測，由于很難確定它與其他變量之間的關系，這時我們就不能用回歸去預測，而應使用時間序列方法進行預測。
采用時間序列分析進行預測時需要一系列的模型，這種模型稱為時間序列模型。在使用這種模型時，總是假定某一種數據變化趨勢是會重復發生的。
02|時間序列分析的用途:
系統描述，根據對系統進行觀測得到的時間序列數據，用曲線進行擬合，得到客觀的描述；比如2017年A產品銷量的時間序列曲線是逐漸上漲的一個趨勢。
系統分析，當觀測值取自于兩個以上的變量時，可用一個時間序列中的變化去說明另一個時間序列中的變化，以此來說明兩個變量隨時間的變化情況；典型的例子就是，隨著時間推移，新上市產品A的銷量逐漸上漲，B產品銷量逐漸下滑。
預測未來，通過對過去的時間序列數據進行擬合，預測未來某一時間段的數據；典型的銷量預測。
決策和控制，根據時間序列模型可調整輸入變量使系統發展過程保持一個持續上升的狀態，預測到要偏離目標值時進行及時控制；典型的拿用戶生命周期來說，盡可能縮短用戶的成長周期，盡可能的延遲用戶衰退期的到來。
03|時間序列的組成因素：
時間序列的變化受多種因素的影響，我們將眾多影響因素按照對現象變化影響的類型，以揭示時間序列的變動規律性，劃分成如下幾種因素：
趨勢性，指現象隨著時間的推移朝著一定方向呈現出持續上升、下降或平穩的變化或移動。
周期性，指現象隨著時間序列的變化呈現出周期性的變化，就像正余弦函數那樣。
不規則變化，指現象受偶然因素的影響而呈現出不規則的波動。
04|時間序列的分類：
按所研究對象的多少分，有一元時間序列和多元時間序列。如果某種產品一年的銷量數據數據就是一元序列；如果研究的序列不僅僅是一個數列，而是多個變量，即一個時間點對應多個變量時，這種序列稱為多元時間序列，比如一天中某一時刻的氣溫、氣壓和雨量。
按時間的連續性分，可將時間序列分為離散型時間序列和連續時間序列。
按序列的統計特性分，有平穩時間序列和非平穩時間序列，所謂平穩就是隨著時間的推移，數據并未發生大的波動。
按序列的分布規律分，有高斯型和非高斯型時間序列兩種。
這篇只是對時間序列做一個簡單的介紹，關于時間序列的分析方法還在研究階段，以后再來補上。
總結
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