时间序列数据挖掘是计算机科学中一项关键领域,尤其对研究生阶段的学术学习具有重要意义。它涵盖了统计分析、机器学习和数据库技术,从连续的时间序列数据中提取有价值的信息和模式。时间序列数据按时间顺序排列,例如股票价格、气象数据和传感器读数等。分析时序数据主要包括趋势分析、季节性分析、周期性分析、波动与异常检测、以及各种预测模型如自回归、移动平均模型和ARIMA。现代工具如R语言的forecast包和Python的pandasstatsmodels库支持数据处理、建模和可视化。