解锁时间序列洞察：掌握LOESS 的季节性、趋势分解 (STL)

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在经济、零售和气候科学等等领域，理解和预测时间序列数据（例如每月航空旅客人数）对做出明智决策至关重要。然而，时间序列数据通常包含复杂的模式，包括趋势、季节性和随机噪声，使得准确分解和预测未来数值变得具有挑战性。 将一个复杂的时间序列中的基本模式拆解出来，揭示隐藏其中的不同季节周期、长期趋势和随机波动。这种强大的分析能力正是使用 LOESS 的季节性、趋势分解 (Seasonal-Trend Decomposition Using LOESS，STL) 所提供的，它改变了我们理解和预测时间相关数据的方式。无论你是跟踪季度 GDP 的经济学家、研究月度销售的零售分析师，还是研究温度变化的气候科学家，STL 分解都为将时间序列数据分解为其基本组成部分提供了一个强有力的框架。 Seasonal-Trend Decomposition Using LOESS (STL) 理解STL分解 STL（Seasonal-Trend Decomposition Using LOESS） ………………………………