时间序列数据的趋势、噪声与周期

按时间顺序定期观测得到的数据是时间序列数据（股价、气温、体重变化等），排列出来的价值在于既能回顾过去也能预测未来。分析时间序列数据要把三种成分区分开：趋势是抛开细微波动后看到的长期上升或下降走向；噪声是设备故障等原因造成的、与真实信息无关的干扰，必须尽量剔除才不会污染分析；周期是间隔一定时间就重复发生的规律性变化，比如年度末信息服务业和房地产业销售额偏高、住宿业8月销售额偏高。区分周期的实际意义在于：一旦掌握了”正常情况下该有的周期性波动”，遇到异常时（比如疫情冲击住宿业）才能一眼看出偏离常规周期的部分到底有多严重。