时间序列是在一定时期内的一系列观察结果。我们每个人每天遇到的时间序列的最简单示例是整个一天，一周，一个月或一年中温度的变化。

时间数据分析能够为我们提供有关变量如何随时间变化的有用见解。

本教程将教您如何借助精心设计和易于理解的各种统计和机器学习模型来分析和预测时间序列数据！

本教程适用于寻求从零开始了解时间序列和时间序列预测模型的好奇心人士。在本教程的最后，您将对时间序列建模有一个很好的了解。

先决条件

本教程仅假设您对Python语言有初步了解。尽管本教程是独立的，但如果您对统计数学有所了解，它将很有用。

如果您不熟悉Python或统计信息，我们建议您在开始使用时间序列之前，首先学习基于这些主题的教程。