Time is relative. Your body hasn't even hit the floor yet. I've spent so many years...peering through time...looking at this exact moment. But I can't see past it.
简介：（新手向）
时间序列模型在生活中的各个部分都参了一脚，从股票走势到商品销售额的预测，都无法离开时间序列模型，于是，在参加完厦门大学时间序列模型预测课程的大作业后，写下一些帮助时间序列模型建设的blog，谨此纪念第一次正式的建模。
本文章不注重于深究模型是如何建立，更加注重于模型的实战运用与分析
如下为训练集，所有测试都放在kaggle上，所以暂无测试集数据，可以通过sklearn的timeseriessplit进行交叉验证观察模型的拟合效果，需要预测未来三天的走势
链接：https://pan.baidu.com/s/1wR7-w3vGKv03FzQPR3KqhA?pwd=Data
提取码：Data
任务与如何建模
任务：建立一个时间序列模型并预测接下来三天的数据
听起来是不是非常简单的样子？只要建立模型，再根据模型把接下来的三天都预测下来，这不就结束了嘛，甚至我自己大概看看数据的走向都能做成这样的事~
当然，这只是表层的，使用读者自己的神经网络实现的模型预测
但是当数据量很大的时候自己的神经网络够用去计算这些所有的值？显然会先让自己的
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