时间序列 是按照时间顺序排列的一组观测值。每个观测值对应一个特定时间点（或时间段）， 相邻观测之间通常具有时间依赖性。简单说，就是“把数据按时间排成队”。
| 特征 | 平稳序列 | 非平稳序列 |
|---|---|---|
| 均值 | 常数 | 随时间变化 |
| 方差 | 稳定 | 通常变化 |
| 自相关 | 短期相关 | 长期相关 |
| 预测难度 | 较低 | 较高（需预处理） |
| 典型处理方法 | 直接建模 | 差分、对数变换、分解 |
# 导入常用库 import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt # 生成一个简单的时间序列 (非平稳 + 趋势) dates = pd.date_range(start='2024-01-01', periods=100, freq='D') values = np.linspace(10, 50, 100) + np.random.normal(0, 2, 100) ts = pd.Series(values, index=dates) print(ts.head()) # 快速可视化 plt.figure(figsize=(10, 4)) plt.plot(ts, color='#ea8d4a', linewidth=2) plt.title('示例时间序列 (非平稳)', fontsize=14) plt.xlabel('时间') plt.ylabel('数值') plt.grid(True, linestyle='--', alpha=0.5) plt.show()