CSDN ARIMA R语言_时间序列分析|ARIMA模型分步骤解析及R中实践

你是否想要做时间序列分析，但却不知道代码怎么写？

你是否不清楚时间序列分析各种模型该在什么情况下使用？

本文将针对以上两个问题，带你入门时间序列分析~

等等！

不止’入门‘

读完这篇，你立即就能在R中写出不同模型的相应代码~

先介绍以下我自己吧~

我目前是Warner Bros.做Data Scientist，记得刚入职时，老板就跟我说未来我的主要任务是用各种类型的时间序列模型做预测：预测好莱坞游览车未来三年每天的乘客数量、预测, ，等华纳出品的电影每分钟的观看量，预估艾伦秀不同播出计划的未来收视率和收入等等等等~~~

刚入职的第一个月每天愁眉不展，时间序列的方法很多，很多时候，即使理论基础学懂了，但是到实践上，R里的code要怎么写又是个大问题，网上的很多教程，教授了公式，却不教授具体的代码怎么写。

幸运的是，老板是个比较技术咖的人，他教会了我很多实际操作上的东西，结合我过去七个月做过的各种时间序列模型，决定好好总结一下时间序列常见模型各自的适用场合、特征等理论知识，更重要的是，每个模型在R里的具体代码实现以及操作步骤，希望能帮助到需要使用R来做时间序列的朋友们~

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时间序列数据是在一段时间内作为时间间隔序列收集的数据点。时间序列数据分析意味着对可用数据进行分析，以找出数据的模式或趋势，从而预测一些将来的价值，这些价值将有助于提高效率并优化业务决策。

常见的用于时间序列分析的技术：

• ARIMA模型
• 指数平滑模型

本篇将介绍 - ARIMA模型在R中如何使用

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ARIMA建模

ARIMA是AutoRegressive集成移动平均线的缩写。自回归&#x