1、什么是时间序列分析时间序列分析(timeseriesanalysis)方法,强调的是通过对一个区域进行一定时间段内的连续观察计算，提取相关特征，并分析其变化过程。时间序列分析主要有确定性变化分析和随机性变化分析确定性变化分析：移动平均法，移动方差和标准差、移动相关系数随机性变化分析：AR、ARMA模型2、移动平均法2.1移动窗口主要用在时间序列的数组变换，不同作用的函数将它们统称为移动窗口函数

学习目标理解时间序列数据的基本概念和特性。掌握常用的时间序列分析方法和模型，包括移动平均模型(MA)、自回归模型(AR)、自回归滑动平均模型(ARMA)、自回归积分滑动平均模型(ARIMA)、季节性自回归积分滑动平均模型(SARIMA)、指数平滑法、状态空间模型等。学习如何进行时间序列的模型评估和预测。实践时间序列分析和预测的典型案例。学习时长共计6周，每周5天学习时间（周末休息或复习）。第1周：

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不然就要自己运行condainit如果已经装了anaconda,为了防止python版本冲突，要作以下修改在~/.bashrc的condasetup下面加上condadeactivate,如下unset