|
|||||
|
|
| 时序模型ARIMA在数据分析中的应用 | |
| 引用本文： | 李玲玲,辛浩.时序模型ARIMA在数据分析中的应用[J].福建电脑,2024(4):25-29. |
| 作者姓名： | 李玲玲 辛浩 |
| 作者单位： | 淮北职业技术学院计算机科学技术系 |
| 基金项目： | 安徽省自然科学研究重点项目“基于机器学习的终端入侵检测系统（IDS）”(No.2023AH052869)； |
| 摘 要： | 时间序列是进行趋势分析的方法之一。随着大数据时代的到来，经济趋势、企业经营、市场预测和天气预测等常常需要进行预测和分析。本文对某知名化妆品公司2010年至2018年间的2122条股票数据，采用ARIMA模型进行趋势分析，预测未来的发展趋势。通过模型的拟合与效果考核，所得到的结果说明了应用ARIMA模型对股票进行趋势分析时，可以取得较好的预测效果。 |
| 关 键 词： | 时间序列 股票数据 预测模型 自回归积分滑动平均模型 |