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时间顺序的数据分析

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时间序列是根据时间顺序的一系列数字 。时间序列分析的主要目的是根据已有的历史数据预测未来，数据分析，Python 数据分析如何从熊猫的时间序列中提取一个月的数据，时间序列最基本的类型是以时间戳为索引的Series对象，空间和可变数据可以按时间序列分析吗？时间序列分析是一种动态数据处理的统计方法 。

1、我想让excel表格按时间 顺序排列,但是软件提示单元格大小不同不能排序...取消合并单元格，并取消合并的空格 。您可以使用定位功能将时间设置为等于上一行 。重新排序 。选择已排序的列，或者标题中有合并的单元格 。解决办法是取消所有单元格，这样可以从表头之后的地方选择数据，避免合并单元格 。在电子表格中 ， 合并单元格会给数据处理和分析带来很多不便 。你可以去掉合并的细胞 。其中有合并的单元格 。合并单元的问题可以通过取消合并段单元来解决 。注意excel表格合并单元格有很大障碍，对于数据分析:，排序、过滤、统计(公式下拉)都有很大障碍 。建议没必要 。对于同一列的数据，和上面的数据完全一样 ， 不需要合并 。通常情况下，数据统计需要后期进行 。/

2、求高手帮忙,时间序列分析预测法一般用于那些方面,有什么优缺点?时间序列是指按照事件发生的先后顺序排列的同一变量的一组观测值或记录值顺序 。构成时间序列的要素有两个:一个是时间，一个是时间对应的变量的级别 。实际数据的时间序列可以显示研究对象在一定时期内的发展趋势和规律 ， 因此可以从时间序列中找出变量变化的特点、趋势和发展规律，从而有效地预测变量未来的变化 。时间序列的变化形式一般分为四种:长期趋势变化、季节性变化、周期性变化和无规律变化 。

【时间顺序的数据分析】系统分析当观测值取自两个以上的变量时，可以用一个时间序列的变化来解释另一个时间序列的变化，从而深入理解给定时间序列的机理 。为了预测未来，一般采用ARMA模型对时间序列进行拟合 ， 预测时间序列的未来值 。决策与控制根据时间序列模型，可以调整输入变量，使系统开发过程保持在目标值 ， 即当预测到过程将偏离目标时，可以进行必要的控制 。

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