1. 概述

随着工业界大规模时间序列数据（例如物联网，医疗数字化，智慧城市等领域）的出现和算力的提升，时间序列数据分析的重要性日益凸显。因此伴随着大量时间序列数据被检测和收集，对于基于统计学和机器学习的具有竞争力的分析方法的需求也越来越强。因此在之后的章节中，我们将对时间序列数据分析进行一个全面的探讨。

首先来看时间序列分析的定义：

时间序列分析是指从按时间排序的数据点中抽取有价值的总结和统计信息的行为

时间序列分析既包含了对过去数据的诊断，也包括对未来数据的预测。

在最开始，时间序列分析并不是作为一个独立的学科而存在的，而是作为某些学科领域分析方法的一部分，因此有许多领域都对时间序列技术的发展起到了重要贡献。比较典型的例子包括：

• 医学

• 天气

• 经济学

• 天文学

一直到20世纪20年代，时间序列分析才正式脱离于其他学科独立发展，当时的一个标志是自回归模型的应用，这也奠定了基于统计学的时间序列分析的开端。

而基于机器学习的时间序列分析则最早开始于1969年，集成方法被应用于时间序列数据上，到了80年代更多应用场景涌现出来，如异常检测，动态时间规整，循环神经网络等。