时间序列分析(二）

imetime series data mining主要包括decompose（分析数据的各个成分，例如趋势，周期性），prediction（预测未来的值），classification（对有序数据序列的feature提取与分类），clustering（相似数列聚类）等。时序数据prediction（forecast，预测）使用最广泛的两个算法： Holt-Winters 和 ARIMA。其它的常用函数说明如下：imetime series data mining主要包括decompose（分析数据的各个