🌟常见时间序列模型 | 时间序列数据用什么模型？🌟

时间序列数据是日常生活中常见的数据类型之一，比如股票价格、气温变化、网站访问量等。那么，针对这类数据，我们应该选择哪种模型呢？以下是几种常用的时间序列模型👇：

首先，ARIMA模型是最经典的选择之一。它通过分析数据自身的相关性来预测未来值，非常适合平稳的时间序列数据。其次是SARIMA，它是ARIMA的升级版，能够处理具有季节性特征的数据，比如每月的销售数据。

此外，还有Prophet模型，由Facebook开发，专为大规模数据设计，特别适合包含节假日等复杂因素的数据预测。对于深度学习爱好者来说，LSTM（长短期记忆网络）也是一个不错的选择，尤其适用于非线性关系较强的数据。

最后，别忘了简单的指数平滑法，如Holt-Winters方法，它简单易用，对趋势和季节性数据表现良好。✨

选择合适的模型需要结合具体场景和数据特性，小伙伴们可以根据实际需求进行尝试哦！💪