时间序列分析的目标变量

是指在时间序列数据中，我们希望预测或分析的主要变量或指标。它可以是任何与时间相关的数据，例如股票价格、销售量、气温、交通流量等。

时间序列分析的目标变量可以分为以下几类：

趋势分析：用于预测时间序列数据中的长期趋势。例如，预测股票价格的长期上涨或下跌趋势，或者预测气温随着季节的变化趋势。
季节性分析：用于预测时间序列数据中的季节性变化。例如，预测每年圣诞节期间的销售量增长，或者预测夏季旅游季节的交通流量增加。
周期性分析：用于预测时间序列数据中的周期性变化。例如，预测经济周期中的景气期和衰退期，或者预测股票价格的周期性波动。
随机性分析：用于分析时间序列数据中的随机波动。例如，通过分析股票价格的随机波动来评估风险，或者通过分析气温的随机变化来预测天气的不确定性。

时间序列分析的目标变量在许多领域都有广泛的应用，包括金融、经济学、气象学、交通规划等。通过对时间序列数据的分析和预测，可以帮助我们了解数据的趋势和周期性变化，从而做出更准确的决策。

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实时更新的数据需要额外的处理和特殊照顾，才能为机器学习模型做好准备。重要的Python库Pandas可用于大部分工作，本教程将指导您完成分析时间序列数据的整个过程。...根据维基百科：时间序列在时间上是顺序的一系列数据点索引（或列出的或绘制）的。最常见的是，时间序列是在连续的等间隔时间点上获取的序列。因此，它是一系列离散时间数据。...时间序列的示例包括海潮高度，黑子数和道琼斯工业平均指数的每日收盘价。我们将看到一些重要的点，可以帮助我们分析任何时间序列数据集。...这些是：在Pandas中正确加载时间序列数据集时间序列数据索引使用Pandas进行时间重采样滚动时间序列使用Pandas绘制时间序列数据在Pandas中正确加载时间序列数据集让我们在Pandas...在这里，我们添加了 parse_dates = True，因此它将自动使用我们的索引作为日期。时间序列数据索引比方说，我想获得的所有数据从 2000-01-01 至 2015年5月1日。

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