时间序列分析在金融和医疗保健等领域至关重要，在这些领域，理解随时间变化的数据模式至关重要。在本文中，我们将介绍四个主要的Python库——statmodels、tslearn、tssearch和tsfresh——每个库都针对时间序列分析的不同方面进行了定制。这些库为从预测到模式识别的任务提供了强大的工

使用tsfresh库进行Python特征提取介绍在数据处理和机器学习中，特征提取是一个重要的步骤。它涉及从原始数据中提取有用信息并转换为可用于训练模型的特征。Python的tsfresh库是一个功能强大的工具，用于自动化时间序列数据的特征提取。本文将向你介绍如何使用tsfresh库来实现Python

原文链接：点这里移动平均模型（MovingAverage）移动平均模型（MA）依赖的基础是每个时刻点的值是历史数据点错误项的函数，其中这些错误项是互相独立的。MA模型和AR模型的公式很类

原文地址：点这里 本章将正式开始时间序列分析方法的内容，我们会先从统计学方法开始讲起，这类方法最为传统，在学术研究和工业模型等领域都已经有了十分广泛的应用。这类方法

参考文章：点这里平稳性：  通常来说，一个平稳的时间序列指的是这个时间序列在一段时间内=具有稳定的统计值，如均值、方差。由于我们对于一个数据是否平稳是有自己的直觉的，所

时间序列数据是随着时间的推移反复捕获的变量值，随着时间的推移可以产生一系列的按时间顺序索引的数据点。在时间序列中，数据具有自然的时间顺序，即一个变量在特定时间的值依