时间序列数据是变量按时间间隔的顺序而下形成的随机变量序列，如股价指数、产品各期销量、系统指标等都属于时间序列。对于时间序列数据进行分析，具有极强的实际意义，相关的分析方法已经普遍应用于工农业生产、科学研究和社会经济生活的诸多领域。时间序列分析在传统意义上可以看作是概率统计学科的一个分支，相关的分析方法包括平稳性检验、ARMA模型、Holt-Winters算法等。但在近年来，随着学者对于序列数据（比如文本序列）的研究越来越多，一些深度学习的方法也被应用在传统的时间序列分析中，也取得了良好的结果。本书总结了作者近5年在时间序列分析和数据挖掘相关课程上的教学经验，其目的不仅仅是时间序列数据的分析方法进行简单的介绍，更重要的是让读者可以理解时间序列数据挖掘的全过程，甚至可以创造出新的数据分析方法和模型。

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