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时间序列的目的是根据历史和当前数据推测未来数据，评价方法是均方根误差、拟合优度。
时间序列是将预测目标的历史数据按时间的先后顺序排列，然后分析它随时间的变化趋势，外推预测目标的未来值，对时间序列的分析我们也称之为趋势预测探索、更复杂的非平稳时间序列模型等。常用的时间序列类型包括指数平滑模型和自回归综合移动平均过程。
应用场景：
•销售预测
•电力需求预测
•汽车销售预测分析
•运营收支预测
产品支持的时间序列是Holt-Winters。