时间序列分析
# 時間序列分析請求
## 數據描述
- 時間序列數據：[描述數據內容]
- 時間範圍：[起始日期至結束日期]
- 時間粒度：[小時/日/週/月等]
- 關鍵指標：[需要分析的主要指標]
## 分析目標
請對時間序列數據進行分析，以實現：
1. 理解歷史模式和趨勢
2. 識別季節性和週期性
3. 檢測異常點和結構變化
4. 預測未來[X]個時間單位的趨勢
## 分析方法需求
請應用以下時間序列分析方法：
- 趨勢分解（STL分解或其他方法）
- 季節性分析
- 自相關和偏自相關分析
- 平穩性檢驗
- 時間序列建模（ARIMA、指數平滑等）
## 預測需求
- 預測範圍：未來[X]個時間單位
- 預測區間：[置信水平，如95%]
- 評估指標：MAPE、RMSE等
## 輸出期望
- 時間序列的關鍵組成部分（趨勢、季節性、殘差）
- 重要模式和異常的可視化
- 預測結果及其置信區間
- 影響時間序列的關鍵因素
- 預測準確性評估