炼数成金数据分析课程---15、时间序列分析
一、总结
一句话总结：
大纲+实例快速学习法
主要讲时间序列分析的原理和编程实现
1、时间序列分析（Time series analysis）是什么？
时间序列分析是一种动态数据处理的统计方法。该方法基于随机过程理论和数理统计学方法，研究随机数据序列所遵从的统计规律，以用于解决实际问题。
时间序列分析 和很注重前后时间之间的关联
2、时间序列分析 实例？
把每天股票的股价取出来，就是一个时间序列
3、时间序列算法有哪些？
·趋势拟合法
·平滑法
·趋势拟合法
·组合模型
·AR模型
·MA模型
·ARMA模型
·ARIMA模型
·ARCH模型
·GARCH模型及其衍生模型
4、Python时间序列的处理方法？
原生模块：datetime、time、calendar
Pandas中的时间序列类型——以时间戳为索引的Series
5、平稳时间序列分析方法有哪些？
◆自回归模型（AR）
◆滑动平均模型（MA）
◆自回归滑动平均模型（ARMA）
二、内容在总结中
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