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【数据挖掘】时间序列分析理论和使用SPSS进行ARIMA模型分析

1 前言 1.1 基本概念 时间序列分析（Time Series Analysis）是研究事物发展变化规律的一种量化分析方法，隶属于统计学但又不同于其他统计分析方法的特殊特点。对于时间序列可以有不同层次的理解，一般情况下，那些依据时间先后顺序排列起来的一系列有相同内涵的数据都可以称为时间序列。实际上，只要能够被持续地观察和度量，同时被记录，就能得到所谓的时间序列。这一点对于我们测绘的太熟悉不过了，变形监测的沉降数据、卫星的周期观测数据等等都属于时间序列数据。 指标集 是指可以直观理解为时间t的取值范围，对一

时间序列模型步骤教程（ARIMA）

什么是时间序列 时间序列简单的说就是各时间点上形成的数值序列，时间序列分析就是通过观察历史数据预测未来的值。在这里需要强调一点的是，时间序列分析并不是关于时间的回归，它主要是研究自身的变化规律的（这里不考虑含外生变量的时间序列）。 时间序列的分析的步骤是先对数据进行平稳性和非白噪声检验（如不满足需对数据进行平滑或差分等预处理），然后才是模型调参跟预测，因此本文分为2大部分介绍，答题思路见脑图。 一、数据准备&探索 1、平稳性 序列平稳性是进行时间序列分析的前提条件为什么要满足平稳性的要求呢？在大数

com.pureharmony.exception.FaceRecognitionException解决方案(亲测可用).md

鸿蒙开发中碰到的报错，问题已解决，写个文档记录一下这个问题及解决方案

com.harmonyos.exception.FaceRecognitionException(解决方案).md

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