用Python掌握时间序列分析的7个步骤

要点

• 时间序列数据具有时间依赖性、平稳性和季节性等独特属性，需要特殊处理。
• 掌握pandas的时间数据结构（DatetimeIndex、PeriodIndex、重采样和滚动操作）是基础。
• 经典统计模型（如ARIMA、指数平滑）是强有力的基线，机器学习模型可处理复杂非线性关系。
• 部署时需监控概念漂移，并进行回测验证模型可靠性。