简介
在商业应用中，时间是最重要的因素，能够提升成功率。然而绝大多数公司很难跟上时间的脚步。但是随着技术的发展，出现了很多有效的方法，能够让我们预测未来。不要担心，本文并不会讨论时间机器，讨论的都是很实用的东西。
本文将要讨论关于预测的方法。有一种预测是跟时间相关的，而这种处理与时间相关数据的方法叫做时间序列模型。这个模型能够在与时间相关的数据中，寻到一些隐藏的信息来辅助决策。
当我们处理时序序列数据的时候，时间序列模型是非常有用的模型。大多数公司都是基于时间序列数据来分析第二年的销售量，网站流量，竞争地位和更多的东西。然而很多人并不了解的时间序列分析这个领域。
所以，如果你不了解时间序列模型。这篇文章将会想你介绍时间序列模型的处理步骤以及它的相关技术。
本文包含的内容如下所示：
目录
* 1、时间序列模型介绍
* 2、使用R语言来探索时间序列数据
* 3、介绍ARMA时间序列模型
* 4、ARIMA时间序列模型的框架与应用
让我们开始吧
1、时间序列模型介绍
Let’s begin。本节包括平稳序列，随机游走,Rho系数,Dickey Fuller检验平稳性。如果这些知识你都不知道，不用担心-接下来这些概念本节都会进行详细的介绍，我敢打赌你很喜欢我的介绍的。
平稳序列
判断一个序列是不是平稳序列有三个评判标准：
1. 均值 ，是与时间t 无关的常数。下图（左）满足平稳序列的条件，下图（右）很明显具有时间依赖。
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