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时序序列分析-我能看懂这篇文章中的时间序列分析 ， 我能看懂这篇文章:URL:数据分析技术:时间序列分析；时间是构成屠刀基本准备时间序列的四因素分析法 。请复习:时间序列的分析基?。怀て谇魇品治觯患窘诒浠治觯恢芷谛员浠筒还嬖虮浠晃颐怯靡桓隼永戳登懊娴哪谌?。

1、一文读懂深度学习 时序分析 Author |PrakharGanesh编译| Enron最近在DataScience上发表了一篇文章 ， 从数据处理、循环网络、RNN上的LSTM和CNNLSTMs等方面介绍了时间序列分析，解释了时间序列的概念以及为什么选择深度学习方法 。什么是时间序列分析？时间序列是一系列的数据点，按时间戳排序是对时间序列数据的分析 。

时间序列数据的分析通常侧重于预测，但也可以包括分类、聚类、异常检测等 。比如，通过研究过去的价格变化规律，可以尝试预测曾经想买的手表的价格，判断购买的最佳时机！为什么选择深度学习？时间序列数据可能非常不稳定和复杂 。深度学习方法不假设数据的基本模式，对噪声(在时间序列数据中很常见)的鲁棒性更强，因此是时间序列分析的首选 。

2、时间序列 分析法的依据与特点有哪些很多企业利用统计分析和数学分析，根据过去的数据来预测未来的需求 。这种方法的依据是:①过去的统计数据之间存在一定的关系，这种关系可以用统计方法来揭示；②过去的销售情况对未来的销售趋势有决定性的影响 ， 销售量只是时间的函数 。因此，企业可以用这种方法来预测未来的销售趋势 。时间序列分析法的主要特点是研究和预测随时间推移的市场需求趋势，不受其他外界因素的影响 。
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3、 时序序列分析-这篇我能看懂时间序列分析，这篇文章我能看懂:URL:数据分析技术:时间序列分析；时间是构成屠刀基本准备时间序列的四因素分析法 。请复习:时间序列的分析基?。怀て谇魇品治觯患窘诒浠治觯恢芷谛员浠筒还嬖虮浠晃颐怯靡桓隼永戳登懊娴哪谌?。针对实际问题说明如何结合各种因素的影响程度来预测现象的发展程度 。某企业近五年销售数据实例分析如下:时间序列分析是一种动态数据处理的统计方法 。数据扩展:时间序列分析法是将经济发展、购买力、销售变化等同一变量的一组观测值按时间顺序排列，形成一个统计时间序列 ， 然后用一定的数值方法向外扩展，预测市场未来的发展趋势，确定市场预测值 。时间序列分析法的主要特点是通过研究时间的推移来预测市场需求趋势，不受其他外界因素的影响 。

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