time series data是什么意思，time series data的意思翻译、用法、同义词、例句

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专业解析

时间序列数据（Time Series Data）是指按照固定时间间隔或连续时间点收集、按时间顺序排列的一组观测值集合。其核心特征是数据点与时间维度存在严格对应关系，能够反映现象随时间变化的趋势、周期性和波动性。

从统计学角度，时间序列数据具有三个关键属性：

1. 趋势性：表现为长期上升或下降的方向性变化，例如某城市近20年人口增长曲线（来源：国家统计局年度报告）
2. 季节性：周期小于一年的规律性波动，如电力消耗的冬夏差异（来源：IEEE《智能电网数据分析》）
3. 随机性：由不可控因素引发的无规律波动，常通过ARIMA模型进行建模分析（来源：《计量经济学导论》）

在应用层面，这类数据支撑着多个领域的决策分析：

• 金融领域：道琼斯指数分钟级波动记录（来源：纽约证券交易所公开数据）
• 气象科学：气象卫星采集的每小时温度序列（来源：NASA全球气候观测系统）
• 工业制造：生产线传感器实时传输的设备状态参数（来源：ISO 13374标准文档）

典型分析方法包含移动平均法、傅里叶变换和小波分析等技术，其中Holt-Winters三指数平滑法被广泛应用于具有季节特征的数据预测（来源：《预测：方法与实践》第3版）。世界银行2024年发展报告指出，全球85%的数字化转型项目都涉及时间序列数据的处理与应用。

网络扩展资料

时间序列数据（time series data）是指按照固定时间间隔或连续时间点收集、按时间顺序排列的数据集合。这类数据通常用于分析变量随时间变化的模式、趋势或周期性。

核心特点

1. 时间依赖性
   每个数据点都与特定时间戳相关联（如日期、小时、分钟），且前后数据可能存在相关性（如昨天的温度影响今天）。

2. 趋势与季节性

   • 趋势：长期上升或下降的方向（如GDP逐年增长）。
   • 季节性：周期性波动（如冬季羽绒服销量上升）。

3. 连续性
   通常以固定频率记录（如每日股票收盘价、每分钟心率监测）。

常见应用场景

1. 金融领域
   股票价格、汇率波动分析，用于预测市场走势。

2. 气象学
   温度、降水量等数据预测天气变化。

3. 工业生产
   设备传感器数据（如温度、压力）监测异常。

4. 销售预测
   根据历史销量预测未来需求，优化库存管理。

分析方法示例

• 统计模型：移动平均、ARIMA（自回归积分滑动平均模型）。
• 机器学习：LSTM神经网络、Prophet（Facebook开源工具）。
• 可视化：折线图、热力图展示趋势和周期性。

与其他数据的区别

• 横截面数据：同一时间点的多个观测值（如2023年各国人口）。
• 面板数据：结合时间序列和横截面（如多个城市连续5年的GDP）。

时间序列分析的关键在于挖掘数据中的时间相关模式，为决策提供动态依据。

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