什么是时间序列？
时间序列的类型
时间序列的成分
什么是时间序列预测？
一些简单的预测方法
均值法
所有未来的预测值等于历史数据的平均值。
朴素法
简单的将最后一次观测值作为未来的预测值。
季节性朴素法
相比朴素法，就是考虑了季节性，也就是说将同期的最后一次观测值作为本期的预测值，比如预测本周的数值，那么就将上周的周一观测值作为本周的周一预测值，上周的周二观测值作为本周的周二预测值，以此类推。
漂移法(drift )
在起始观测值和最后一次观测值之间画一条连接线，延伸到预测时间点，作为预测值，公式如下：
下面的2副图展示了上面四种方法的预测效果：
常用的时间序列预测法
注意，上述的方法并不能说谁一定比谁好，不同的预测场景下每个方法都有可能做出更好的预测，所以通常需要相互比较，以便做出更合理的预测。
本篇介绍了时间序列的相关概念，下一篇将介绍时间序列的一般数据格式和基于python的可视化方法。
ok,本篇就这么多内容啦~，感谢阅读O(∩_∩)O。