时间序列数据

时间序列数据(time se来自ries data)是在不同时间上早击收集到的数据，这类数据是按时间顺序收集到的，用于所描述现象随时间变化的情况。这类数据反映了某一事物、现象等随时间的变化状态或程度。很多计量经济学的模型也用到了时间序列数据。比如2000-2005年我国的国内生产总值数据就是时间序列数据。

• 中文名 时间序列数据
• 定义 不同时间点上收集到的数据
• 可作 季度数据、月度数据等细分
• 可分为 平稳过程、去趋势平稳过程

例子

　　如我国国内生产总值从1949到2009的变化就是时间序列数据。

　　时间序列数据可作季度数据、月度数据等细分，其中很有代表性的季度时间序列模型就是因为其数据具有四季一样变化规律，虽然房变改从入团变化周期不尽相同，但是整体的变化趋势都来自是按照周期变化的。

　　时间序列是统计学专业课程之一。对时间360百科序列的研究一般要建立在一定的计量经济学工果日执应微听给基础上，计量经济学已有涉及时间序列模型。

分类

　　时间序列数据可分为平稳过程、去趋势平稳消还亲笑附盐板信属油过程以及差分平稳过程等妈使掉裂聚委场等很多种类。

缺点

　　时间序列数据的缺陷是无法对与时间相关的变量进行控制

时间序列数据聚类

　　聚类是将无标签的数据成若干组，使得组内数据的相似度最大，组间数据的相似度最小。 聚类方法分为五种:划分聚类、层次聚类、基于密度的聚类、基于网格的聚类和基于模型的聚类。