時間序列分析是一種統計分析方法，用於探索和預測隨時間變化的數據。時間序列數據是按時間順序記錄的數據，包括許多領域的數據，如股票價格、氣象數據、銷售數據等。
時間序列分析的目的是透過對過去的數據進行分析和模型訓練，預測未來的數據趨勢和變化，在金融、經濟學、氣象學、工程學、社會學等領域都有廣泛的應用。
時間序列分析通常包括以下步驟：
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數據收集：收集時間序列數據，並檢查是否存在任何缺失值或異常值。
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數據探索：對數據進行視覺化和描述性統計分析，以了解數據的特徵和趨勢。
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模型訓練：使用時間序列模型來建立數據的統計模型，並使用已知的數據進行訓練。
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模型評估：評估模型效率，以確定其準確性和適用性。
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預測未來：使用訓練過的模型，對未來數據進行預測。
常見的時間序列分析方法包括移動平均、指數平滑、自回歸模型、移動平均模型和季節性模型等。
這些方法可用於短期和長期預測，也可以應用於不同類型的時間序列數據。