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大多数时候，在科学、工程和商业领域，时间在组织中起着重要作用。有一些变量是按时间顺序测量的。

例如：

每日汇率
每周产量
月销售额
因此，时间序列的正式定义是：

在连续的时间点记录观察到的现象

为了处理时间，我们在分 洪都拉斯手机号码列表 析时间序列时假设时间序列数据中的每个点都仅依赖于其过去的值。因此，为时间序列分析铺平了道路。

时间序列分析是一种用于分析时间序列并从时间序列数据中获取有意义的信息和隐藏模式的技术。

我希望现在你对时间序列及其分析更加感兴趣。因此，我们将从时间序列分析的基本介绍开始，并尝试涵盖时间序列分析中的大部分基础知识。

系列类型：
每个时间序列数据要么是平稳数据序列，要么是非平稳数据序列。

文具系列：
给定一系列数据点，如果所有数据点的平均值和方差随时间保持不变，那么我们称该系列为“平稳系列”
这是一个静止序列的简单示例：文具系列

了解平稳性很重要，因为如果没有平稳序列，我们就无法进行时间序列分析。

我们需要计算时间序列的平均值来估计预期值。但是，如果时间序列不是平稳的，那么我们对预期值的计算将给出错误的结果和解释。

现在，如果一个序列不是平稳的，那么我们需要将非平稳序列转换为平稳序列。为了做到这一点，我们必须对序列进行微分。

白噪声：
除了平稳序列之外，白噪声序列是数据点的平均值和方差为常数但这些数据点的值之间没有自相关的序列。
自相关：
不同时间间隔内数据点值之间的相关性称为自相关。有时也称为滞后相关。
现在，当时间序列数据的均值和方差不是恒定的，即随时间变化时，我们可以说数据只是随时间随机游走。

随机游走：
随机游走是指序列中的数据点不依赖于其过去值的情况。这使得序列成为非平稳序列，因为平均值和方差会随时间变化。
随机游走

可视化时间序列数据：使用 R 和 Python
为了可视化时间序列数据，我们将使用Python 的Plotly库和R 的timeSeries 库

Python：
让我们从时间序列数据可视化的 Python 代码开始

导入所有必要的库
导入所有必要的库
我们将使用以下数据集进行可视化。我们将利用日期和 AAPL.Close 列进行可视化。

数据集
数据集
以下 Python 代码用于绘图。它显示了不同时间间隔内收盘价的变化。

Python 绘图

要了解绘制时间序列的更多方法，请查看ploty 的官方文档

回覆：
我们将使用 R 内置的航空乘客数据集并可视化时间序列数据。

数据集