时间序列数据分析方法
一种是通过时间序列进行压缩降维，转换成静态数据，如通过特征提取、模型参数等方式，再使用静态数据方法进行聚类；另一种是通过改进传统的面向静态数据的点聚类方法，使之适用于序列数据类型。
（1）基于初始数据的聚类
一般指不对初始数据进行压缩，直接进行聚类。可以有效捕捉时间序列的细节，不丢失局部特征，但是数据量大的情况下计算效率降低。
（2）基于特征数据的聚类
通过时域分析、频域分析等方法，提取时间序列的多尺度特征，从而把高维的原始数据序列转换到用特征向量表示的低维特征空间。
（3）基于模型的聚类
基本思路是在基于一定的假设条件，用模型拟合原始序列，再用模型是否能生成另外一个序列作为两个时间序列是否属于同一类的评价指标，或者用模型的参数作为该序列的特征再进行聚类。特点是聚类结果不稳定，对模型依赖性很强，难以可视化。
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基于SPSS的时间序列分析(转载自某大神)
答：一、时间序列分析简介 时间序列分析有 三个基本特点 : 假设事物发展趋势会延伸到未来 预测所依据的数据具有不规则性 不考虑事物发展之间的因果关系 并不是所有的时间序列都一定包含四种因素,如以年为单位的诗句就可能不包含季节变动因素。 四种因素通常有 两种组合方式: 四种因素相互独立,即时间序列是四种因素直接叠...
时间序列分析方法一般属于
答：时间序列分析方法一般属于定量预测方法。时间序列分析是定量预测方法之一。它包括一般统计分析，统计模型的建立与推断，以及关于时间序列的最优预测、控制与滤波等内容。时间序列分析侧重研究数据序列的互相依赖关系。是对离散指标的随机过程的统计分析，所以又可看作是随机过程统计的一个组成部分。
时间序列分析法的特点之一是
答：时间序列分析法 一种应用于电力系统的动态数据处理统计方法 时间序列分析法，就是将经济发展、购买力大小、销售变化等同一变数的一组观察值，按时间顺序加以排列，构成统计的时间序列，然后运用一定的数字方法使其向外延伸，预计市场未来的发展变化趋势，确定市场预测值。时间序列分析法的主要特点，是以时间的...
简单移动平均法
答：简单移动平均法是一种常用的时间序列数据分析方法，它通过计算一系列数据点的平均值来平滑数据，从而呈现出数据的变化趋势和周期性。简单移动平均法通常用于预测未来数据点，因为它可以提供趋势和周期性的线索，帮助我们更好地理解数据的走向和未来可能的变化。简单移动平均法的计算方法是将一系列数据点进行加...
ssa是什么意思?
答：如果季节性部分的结果显示7月和8月的游客数量确实明显高于其他月份，那么我们就可以确认这个观察结果是正确的。这有助于旅游部门在旺季来临前做好充分的准备，如增加员工、提高服务质量等。总之，季节性强度分析是一种非常实用的时间序列数据分析方法。它可以帮助我们识别和量化数据中的季节性模式，为决策提供...
SPSS的时间序列分析怎么做
答：根据密度预测,可建立任意置信水平的区间预测,但需要额外的假设和涉及复杂的计算方法。5. 基本步骤(1)分析数据序列的变化特征。(2)选择模型形式和参数检验。(3)利用模型进行趋势预测。(4)评估预测结果并修正模型。3.3.2随机时间序列系统中某一因素变量的时间序列数据没有确定的变化形式,也不能用时间的确定函数描述,...
10实现金融数据的时间序列分析及建模
答：显示在滞后 1，2 和 3 阶时的偏自相关系数超出了置信边界，为负值，且在等级上随着滞后阶数的增加而缓慢减少。模型预测 ARIMA 模型自动预测 它对时间序列上面连续的值之间相关性没有要求，指数平滑法可以用于时间序列数据的短期预测。 简单指数平滑法 适用于没有季节性变化且处于恒定水平以及没有...
时间序列分析—移动平均法
答：N的取值范围： 5 ≤ N ≤ 200 只适用于近期预测，且数据发展趋势不大 误差计算:其中，N为实际量，n表示n次移动平均，取标准误差较小的作为移动平均的次数和最后的预测值。根据数据的重要性添加权数，w为权重(近期的权重大，远期的权重小)，则预测公式为：若预测值偏低，可修正，方法为：计算相对...
简单移动平均法怎么计算?
答：简单移动平均法是一种常用的时间序列数据分析方法，用于平滑数据并消除短期波动。它通过计算特定时间窗口内数据的平均值来生成一个新的平均值序列。简单移动平均法的计算步骤如下：1. 选择时间窗口的大小，即要用于计算平均值的连续数据点的数量。这个时间窗口通常表示为n，其中n是一个正整数。2. 从时间...
时间序列是什么
答：为时间的函数,而时间序列法就是研究预测对象自身变化过程及发展趋势。3.方法三是根据预测对象与影响因素之间的因果关系及其影响程度来推算未来.与目标的相关因素很多,只能选择那些因果关系较强的为预测影响的因素。时间序列分析在第二次世界大战前应用于经济预测。
