时间序列数据平滑处理及源代码

时间序列数据是一种按照时间顺序排列的数据集，它通常用于分析趋势、季节性变化和周期性波动等。然而，原始的时间序列数据可能包含噪声、异常值或突发事件，这可能会给分析和预测带来困难。为了解决这个问题，我们可以使用平滑技术对时间序列数据进行处理，以减少噪声并捕捉其潜在的趋势和模式。

一种常用的时间序列平滑方法是移动平均法（Moving Average），它通过计算数据点周围一定窗口大小内的均值来减小噪声的影响。下面是使用Python编写的移动平均法的示例代码：

import numpy as np

def moving_average(data, window_size):
    smoothed_data = np.convolve(data