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时间序列分析与预测系列探讨模型与应用

本系列共三部分，深入探讨时间序列分析与预测，涵盖基础知识、使用Pandas进行数据准备以及各种预测模型。第三部分侧重于建模，探讨了ARIMA、SARIMA、ETS、Prophet、NPTS和Transformers等技术。它还详细介绍了评估指标、概率预测，并使用Google股价和模拟序列等数据集，提供了ARIMA、Time Series Transformer和LSTM等模型的代码演练。该系列强调实际应用，包括电子商务收入预测和警报器分类。