什么是时间序列数据？

[rabiakhatun785]

时间序列数据包括在一段时间内通过重复测量收集的观测值。这些观测值可以以图形表示，时间通常是图形上的轴之一。

时间序列指标具体指以固定时间间隔跟踪的数据点。例如，指标可以表示商店的每日库存销售量，表明从一天到第二天售出了多少库存。

时间序列数据无处不在，因为时间是几乎所有可观察现象的基本组成部分。在我们日益互联且传感器密集的世界中，配备传感器的系统不断生成稳定的时间序列数据流。

时间序列数据有何不同？
时间序列数据由于其顺序性而不可变。它通常 新加坡电话号码 被记录为附加到现有数据的新条目，以保持事件的顺序。与通常可变且以事务方式更新的关系数据不同，时间序列数据保持不变并保留其历史顺序。

例如，在关系数据库中，现有客户的订单将更新多个表，而在时间序列数据中，新条目仅反映事件的发生而不会改变以前的数据。

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时间序列与其他数据类型的区别在于其序列依赖性。这指的是不同时间点的数据之间的关系，表示一定程度的自相关。

虽然所有事件都发生在时间框架内，但并非所有事件都必然与时间相关。时间序列数据不仅限于按时间顺序排列，它还包含随着时间轴的增加而增加值的事件。时间序列数据可以存在于各种粒度级别，从微秒到纳秒不等。

时间序列数据有哪些特质？
时间序列数据具有独特的特征，在对其进行建模和分析时必须考虑这些特征。这些特征包括：

时间依赖性
时间序列数据本质上依赖于时间。每次观察都代表特定时刻的一个数据点，后续观察会受到先前观察的影响。

趋势
此类数据的一个关键特征是存在趋势。趋势是数据值随时间推移而发生的长期渐进变化。趋势可能是上升趋势（表示增长或增加），也可能是下降趋势（表示下降或减少）。在时间序列预测模型中，识别和考虑趋势至关重要。

季节性
它通常表现出季节性模式或效应。这些模式在特定时间间隔内有规律地出现，例如季节、季度或月份。季节性可能受到假期、天气变化或商业周期等因素的影响。正确捕捉季节性并将其纳入预测模型对于准确预测至关重要。