time series data是什麼意思，time series data的意思翻譯、用法、同義詞、例句

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時間序列數據（Time Series Data）是指按照固定時間間隔或連續時間點收集、按時間順序排列的一組觀測值集合。其核心特征是數據點與時間維度存在嚴格對應關系，能夠反映現象隨時間變化的趨勢、周期性和波動性。

從統計學角度，時間序列數據具有三個關鍵屬性：

1. 趨勢性：表現為長期上升或下降的方向性變化，例如某城市近20年人口增長曲線（來源：國家統計局年度報告）
2. 季節性：周期小于一年的規律性波動，如電力消耗的冬夏差異（來源：IEEE《智能電網數據分析》）
3. 隨機性：由不可控因素引發的無規律波動，常通過ARIMA模型進行建模分析（來源：《計量經濟學導論》）

在應用層面，這類數據支撐着多個領域的決策分析：

• 金融領域：道瓊斯指數分鐘級波動記錄（來源：紐約證券交易所公開數據）
• 氣象科學：氣象衛星采集的每小時溫度序列（來源：NASA全球氣候觀測系統）
• 工業制造：生産線傳感器實時傳輸的設備狀态參數（來源：ISO 13374标準文檔）

典型分析方法包含移動平均法、傅裡葉變換和小波分析等技術，其中Holt-Winters三指數平滑法被廣泛應用于具有季節特征的數據預測（來源：《預測：方法與實踐》第3版）。世界銀行2024年發展報告指出，全球85%的數字化轉型項目都涉及時間序列數據的處理與應用。

網絡擴展資料

時間序列數據（time series data）是指按照固定時間間隔或連續時間點收集、按時間順序排列的數據集合。這類數據通常用于分析變量隨時間變化的模式、趨勢或周期性。

核心特點

1. 時間依賴性
   每個數據點都與特定時間戳相關聯（如日期、小時、分鐘），且前後數據可能存在相關性（如昨天的溫度影響今天）。

2. 趨勢與季節性

   • 趨勢：長期上升或下降的方向（如GDP逐年增長）。
   • 季節性：周期性波動（如冬季羽絨服銷量上升）。

3. 連續性
   通常以固定頻率記錄（如每日股票收盤價、每分鐘心率監測）。

常見應用場景

1. 金融領域
   股票價格、彙率波動分析，用于預測市場走勢。

2. 氣象學
   溫度、降水量等數據預測天氣變化。

3. 工業生産
   設備傳感器數據（如溫度、壓力）監測異常。

4. 銷售預測
   根據曆史銷量預測未來需求，優化庫存管理。

分析方法示例

• 統計模型：移動平均、ARIMA（自回歸積分滑動平均模型）。
• 機器學習：LSTM神經網絡、Prophet（Facebook開源工具）。
• 可視化：折線圖、熱力圖展示趨勢和周期性。

與其他數據的區别

• 橫截面數據：同一時間點的多個觀測值（如2023年各國人口）。
• 面闆數據：結合時間序列和橫截面（如多個城市連續5年的GDP）。

時間序列分析的關鍵在于挖掘數據中的時間相關模式，為決策提供動态依據。

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