时序序列数据脱敏

引用自:科技方法词典Time 序列是一组按时间顺序排列的数字序列。时间序列分析就是利用这个数列，应用数理统计对其进行处理，来预测事物未来的发展。时间序列分析是定量预测方法之一。其基本原则如下:第一，承认事物发展的连续性。利用过去数据，可以推断出事物的发展趋势。二是考虑事物发展的随机性。任何事物的发展都可能受到偶然因素的影响，所以要用统计分析中的加权平均法来处理历史数据。

时间序列预测一般反映三种实际变化规律:趋势变化、周期变化、随机变化。时间序列分析是根据系统观察到的时间序列 数据通过曲线拟合和参数估计建立数学模型的理论和方法。一般采用曲线拟合和参数估计方法(如非线性最小二乘法)。时间序列分析常用于国民经济宏观调控、区域综合发展规划、企业管理、市场潜力预测、气象预报、水文预报、地震前兆预报、农作物病虫害预报、环境污染控制、生态平衡、天文和海洋学。

time 序列分析是根据系统观察到的时间序列 数据通过曲线拟合和参数估计建立数学模型的理论和方法。一般采用曲线拟合和参数估计方法(如非线性最小二乘法)。时间序列分析常用于国民经济宏观调控、区域综合发展规划、企业管理、市场潜力预测、气象预报、水文预报、地震前兆预报、农作物病虫害预报、环境污染控制、生态平衡、天文和海洋学。

一般来说，经济运行的时间序列不稳定序列。(2)稳住不动序列。如果数据 序列非平稳且有一定的增减趋势，数据需要微分，如果数据有异方差，-需要微分。(3)根据time 序列 model的识别规则建立相应的模型。

time 序列(英文:timeseries)是按时间顺序排列的一组数据 dot -2。通常一组时间序列的间隔是一个常量值(如1秒、5分钟、12小时、7天、1年)，所以时间序列可以作为离散时间数据进行分析处理。从这些影响因素的大小和方向变化的时间特征来看，

(1)趋势:一个变量随着时间的进展或自变量的变化，表现出一种相对缓慢的、长期的、持续增加、减少并保持同一性质的趋势，但变化的幅度可能是不相等的。(2)周期性:由于外界影响，某一因素随着自然季节的交替而出现波峰和波谷的规律，(3)随机性:个体的变化是随机的，整体是统计的。(4)全面性:实际变化是几种变化的叠加或组合，预测时尽量过滤掉不规律的变化。