【源碼】時間序列分析與預測工具箱（Time Series Analysis and Forecast，TSAF）

時間序列是一組隨時間變化而收集的定量型變量觀測值。比如：道瓊斯工業股價指數、在線銷售、庫存、客戶數量、利率、費用等歷史數據都屬於時間序列。 預測時間序列變量對於企業準確掌控運營狀態非常有用。通常，獨立變量不能用來建立時間序列變量的迴歸模型。 時間序列分析的特點： 一種使用時間序列數據來解釋過去或預測未來事件的統計技術。 預測結果是時間（日、月、年等）的函數。 不存在因果變量，根據變量過去的行爲預測

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