1.什么是時間序列數據？
時間序列數據就是一系列數據，這些數據點，每一個都被分配了一個時間戳。
一個簡單的例子就是給定日期不同時間點的股票價格，或者某個地區的不同月份的降雨量。
2.時間序列分析的不同組成部分
1.trend:顯示數據隨時間或數據頻率的變化。是增長還是衰退。
2.Seasonality:用于發現間隔均勻的時間內發生的變化。
3.Irregularity:時間序列數據的波動與趨勢或季節性不對應。您的時間序列中的這些變化純粹是隨機的，通常是由不可預見的情況引起的，例如自然災害導致人口突然減少。
4.Cyclic:時間序列中持續一年以上的振蕩稱為循環。它們可能是周期性的，也可能不是周期性的。
5.Stationary:隨著時間的推移具有相同統計特性的時間序列是平穩的。平穩序列具有恒定的均值、方差和協方差。
時間序列的一個聚類例子是：氣候聚類。
數據結構是：屬性是不同的城市，索引是年月日，屬性下的值都是降雨量。
目標是把降雨量相似的城市聚類。
