季节性调整与SARIMA预测数据集SeasonalAdjustmentandSARIMAPredictionDataset-michaelfumery
数据来源：互联网公开数据
标签：时间序列，季节性调整，SARIMA，预测模型，数据分析，统计学，金融预测，商业智能
数据概述： 该数据集专注于时间序列数据的季节性调整与SARIMA（季节性自回归积分滑动平均模型）预测。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从2010年到2022年。
地理范围：数据涵盖了全球范围内的多个行业和经济指标，如零售销售，股票价格，能源消耗等。
数据维度：数据集包括时间序列数据，季节性成分，趋势成分，残差成分以及SARIMA模型预测结果。数据还包括相关的外部变量，如节假日信息，宏观经济指标等。
数据格式：数据提供为CSV格式，便于进行数据处理和分析。
来源信息：数据来源于多个公开的经济和金融数据库，已进行季节性调整和标准化处理。
该数据集适合用于时间序列分析，季节性调整，预测模型等领域的应用，尤其在金融预测，商业分析和宏观经济研究等方面具有重要价值。
数据用途概述： 该数据集具有广泛的应用潜力，特别适用于以下场景：
研究与分析：适用于时间序列的季节性调整，趋势分析，预测模型研究，如季节性波动的原因分析，长期趋势预测等。
行业应用：可以为金融，零售，能源等行业提供数据支持，特别是在销售预测，股价预测，能源需求预测等方面。
决策支持：支持企业进行季节性调整和预测，帮助制定更科学的运营和投资决策。
教育和培训：作为统计学，数据科学及机器学习课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解时间序列分析，季节性调整及预测模型等技术。
此数据集特别适合用于探索时间序列数据的季节性规律与长期趋势，帮助用户实现准确的季节性调整和预测，优化决策制定和策略规划。
