CDA持证人阿涛哥
2020-08-22 阅读量: 812
数据分析10步骤：
一、需求
二、算法
三、归因：
四、描述
五、预分析：1，缺失值,2，异常值,3，共线性,4，特征选择,5，过拟合,6，变量变换,7，分箱化
六、建模：
七、修正：与预分析对应，7个方面
八、评估：
九、模型的应用
十、统计和可视化
时间序列回归模型是用于分析时间序列数据的一种模型，主要用于探索数据之间的动态关系和时序特征。以下是时间序列回归模型的主要步骤和要点：1. **数据收集和准备**：首先需要收集时间序列数据，并进行数据清洗和准备工作，包括处理缺失值、异常值和平稳性检验等。2. **建立模型**：确定时间序列回归模型的形式，根据数据特点选择适当的模型，如自回归模型（AR）、滑动平均模型（MA）、自回归滑动平均模型（AR
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