时间序列分析是指对按时间顺序排列的数据进行建模与预测，旨在发现数据的趋势、周期性与随机波动规律。常用方法包括平滑处理、ARIMA模型、季节性分解等。本栏目将介绍时间序列分析的基本理论与应用技巧，并学习如何借助数据分析工具实现时间序列建模与趋势预测。
小时候学数学，很多人都觉得折线图不过是小学老师手里的一根“彩色粉笔”，画几根线条就能让成绩的涨跌一目了然。可在数字化转型的今天，折线图早已不是简单的成绩单工具，而是企业、数据分析师、市场人员、运营团队手里的“趋势捕手”——你能想到的所有时间序列变化，都能被这条线优雅地勾勒出来。比如，某电商平台在618期间的流量激增，某制造企业的原料采购成本波动，某新媒体账号粉丝日增量的隐秘拐点……这些都不是死板的
你是否曾经历过这样的困扰：面对业务报表里密密麻麻的数据，明知道其中隐藏着趋势变化，却苦于无法一眼识别真正的业务拐点或者周期性波动？数据分析师们普遍反映，时间序列数据的趋势判断和异常捕捉，是日常决策中最难啃的“硬骨头”。偏偏许多可视化工具提供的图表类型五花八门，选错了图表，数据趋势反而更难看清。实际上，折线图作为时间序列分析的“黄金标准”，在多个行业被反复验证为最有效、最直接揭示变化趋势的利器。随着
你是否曾在数据报告、年度总结或周会分析时，面对大量数据表格和密密麻麻的数字，感到无从下手？或者，面对“今年销售额增长趋势怎么样”“近期用户活跃度有无异常波动”这样的问题，却苦于无法一目了然地呈现答案？事实上，折线图作为数据可视化领域的常青树，早已是时间序列变化分析的“黄金搭档”。据《中国数据分析师成长指南》调研，74%的企业分析师日常最常用的图表就是折线图，而在帆软FineBI平台上，折线图应用场
你是否曾在一场高层会议上，看到一张折线图后，领导一句“这个趋势很危险”，全场顿时鸦雀无声？或者在运营日报里，仅仅因为曲线有个小拐点，团队决策就发生了180度转弯？很多人以为折线图只是画一条线、看看上升还是下降，其实它背后蕴含着复杂的趋势分析逻辑。你有没有思考过：为什么同样的数据，换一种时间序列分析方法，结论却截然不同？为什么某些折线图能一眼看出拐点和周期，而有些却让人误判趋势？在数字化转型的浪潮中
“老板，为什么我们的销售额明明在增长，利润却总在下滑？”你是不是也听到过类似的追问？看着数据表里密密麻麻的数字，很多业务负责人都急于找到趋势背后的逻辑，却总是无从下手。其实，绝大多数企业都有数据资产，却未必有能力把这些数据变成真正的洞察。折线图，这个在各类报表、看板中堪称常青的“数据可视化王牌”，到底适合哪些时间序列分析？又该如何用它挖掘业务趋势、预测未来走向？如果你还在用“昨天和今天比”或者“月
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