ARIMA

1. 时序数据分析

　　数据随着时间的变化而变化。

　　随机过程的特征有均值，方差协方差等。如果随机过程的特征随着时间的变化而变化，那么数据是非平稳的。相反，如果随机过程中，特征随着时间的变化而不变化，则过程是平稳的。

　　非平稳的时间序列分析时，如果导致非平稳的原因是去确定的，可以用的方法主要有趋势拟合模型/季节调节模型/移动平均/指数平滑等。

步骤 ：

　　1. 检查数据的平稳性

　　2. 使用平稳的数据 

　　3.对数据求差分

　　4.求自相关系数和偏相关 系数

　　5. 使用ARIMA模型

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