数据分析中的时间序列分析是什么?

2014-12-29    来源:博思数据研究中心        8条评论
导读: 数据分析中的时间序列分析是什么?,时间序列分析技术广泛应用于宏观经济、金融、企业经营管理、科学研究、工程技术等各个领域。鉴于时间序列分析的数据来源和数据类型相当庞杂,因此其模型和方法也多种多样。例如,按照数据来源,可划分为:宏观时间序列分析、金融时间序列分析、营销预测分析、生产管理预测分析、财务管理预测分析、人力资源预测分析等;按照分析方法的复杂程度

时间序列分析是一种常用的数据分析基本方法之一。是按照时间的顺序将随机事件变化发展的过程记录下来,形成一系列按时间先后顺序排的数列。时间序列预测法就是通过编制和分析时间序列,根据时间序列所反映出来的发展过程、方向和趋势,进行类推或延伸,借以预测下一段时间或以后若干年内可能达到的水平。其内容包括:收集与整理某种社会现象的历史资料;对这些资料进行检查鉴别,排成数列;分析时间序列,从中寻找该社会现象随时间变化而变化的规律,得出一定的模式;以此模式去预测该社会现象将来的情况。

时间序列分析技术广泛应用于宏观经济、金融、企业经营管理、科学研究、工程技术等各个领域。鉴于时间序列分析的数据来源和数据类型相当庞杂,因此其模型和方法也多种多样。例如,按照数据来源,可划分为:宏观时间序列分析、金融时间序列分析、营销预测分析、生产管理预测分析、财务管理

预测分析

、人力资源预测分析等;按照分析方法的复杂程度,可以划分为:描述性时序分析和统计性时序分析;按照所分析序列的平稳性特征,可划分为平稳时间序列分析技术与非平稳时间序列分析技术;按照理论认识的差异,可以划分为确定性时序分析和随机性时序分析等等。

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