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大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于时间序列数据分析的问题，于是小编就整理了4个相关介绍时间序列数据分析的解答，让我们一起看看吧。
（图片来源网络，侵删）
求高手帮忙，时间序列分析预测法一般用于那些方面，有什么优缺点？
时间序列是指同一变量按***发生的先后顺序排列起来的一组观察值或记录值。
构成时间序列的要素有两个：其一是时间，其二是与时间相对应的变量水平。实际数据的时间序列能够展示研究对象在一定时期内的发展变化趋势与规律，因而可以从时间序列中找出变量变化的特征、趋势以及发展规律，从而对变量的未来变化进行有效地预测。时间序列的变动形态一般分为四种：长期趋势变动，季节变动，循环变动，不规则变动。时间序列预测法的应用： 系统描述 根据对系统进行观测得到的时间序列数据，用曲线拟合方法对系统进行客观的描述。系统分析 当观测值取自两个以上变量时，可用一个时间序列中的变化去说明另一个时间序列中的变化，从而深入了解给定时间序列产生的机理。预测未来 一般用ARMA模型拟合时间序列，预测该时间序列未来值。决策和控制 根据时间序列模型可调整输入变量使系统发展过程保持在目标值上，即预测到过程要偏离目标时便可进行必要的控制。时间序列预测法的基本特点是： ***定事物的过去趋势会延伸到未来； 预测所依据的数据具有不规则性； 撇开了市场发展之间的因果关系。找的好辛苦！！！如何通过arcgis进行时间序列分析？
如果用ArcGIS的话，可以在geoprocessing这一套工具组件中用Buffer的方法就某一坐标点（可以将该坐标点作为一个独立的图层）做一个五公里的buffer，然后可以用这 buffer来clip相关图层，即可在clip出来的新图层中进行你需要的分析了。当然，根据你所需要的分析内容，可能不需要这么复杂，而是直接用spatial query（select by location）来进行。具体怎么操作，就要依具体问题来确定了。此外，以上所有操作，都可以在QGIS里完成。
QGIS是免费的，而且有很多地理信息系统方面的大家在共同维护和贡献功能模块，其分析能力比ArcGIS强的不是一点半点。
时间序列分析与回归分析有关系吗？
时间序列分析和回归分析没有关系。时间序列指的是用于数据分析的数据的一种数据形态，它没有个体差异只有时间差异的一系列数据。而回归分析是一种数据分析的方法，针对不同的数据形态和想要研究的问题，有不同的回归分析方。
综上所述时间序列是种数据形式，回归分析是一种分析方法的大类，里面包含了不同的数据形式和分析目的的模型和估计方法，其中也包含有专门针对时间序列数据的特殊性的模型，但不能称其互相之间没有区别。
在对时间序列进行速度分析时应注意的事项有？
我认为在对时间序列进行速度分析时应注意的事项有：
1.速度指标数值与基数大小有密切关系
2.时间序列指标值出现负数时不宜计算速度
3.时间序列指标值出现0时不宜计算速度
到此，以上就是小编对于时间序列数据分析的问题就介绍到这了，希望介绍关于时间序列数据分析的4点解答对大家有用。
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