时间序列：事情的发展具有连续性，只要赖以发生的条件不发生质的变化，事物在未来的基本发展趋势任然会延续下去
时间序列常用的算法
移动平均（mv moving average） 指数平滑（es exponetial smoothing）
差分自回归移动平均模型（arima auto-regression integrated moving average model）
应用有经济预测，股市预测，天气预测，用电量预测等
时间序列的粒度可以分为：秒，分，小时，天，周，月，季度，年等
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