SARIMA (季节性自回归集成移动平均) 扩展了ARIMA以处理时间序列数据中的季节性模式。虽然ARIMA专注于对总体趋势和短期关系进行建模，但SARIMA明确地考虑了定期发生的重复模式，例如每天，每月或每年的周期。关键的区别是在模型中增加了季节性参数。SARIMA包括P，D，Q和m，以表示ARIMA的p，d和q参数的季节性对应物以及季节性 (m) 的周期性。例如，每月销售数据的SARIMA模型可能会考虑每12个月重复的模式。通过直接解决季节性问题，SARIMA避免了对ARIMA中通常需要的季节性差异等预处理步骤的需求。这使得SARIMA更适合具有明确季节性成分的数据集，例如零售销售或能源消耗。但是，与ARIMA一样，SARIMA仅限于线性关系，并且在较高的季节性订单下可能会变得计算密集。
什么是偏自相关，它与自相关有什么不同？
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什么是预训练语言模型？
清理文本数据是NLP中的关键预处理步骤，可确保输入数据一致、有意义且无噪声。该过程通常包括几个步骤:
1.删除特殊字符: 删除标点符号，符号和数字，除非它们是相关的 (例如，主题标签或美元金额)。这减少了文本中的噪音。
2. Lowerc
在分析中常见的数据可视化工具有哪些？
数据可视化工具对于将复杂数据集转化为可理解的图形表示至关重要。这些工具帮助开发人员和分析师识别出可能从原始数据中无法立即显现的趋势、模式和洞察。常见的数据可视化工具包括 Tableau、Microsoft Power BI 和 D3.js，
文本分析是什么，它是如何应用的？
文本分析，也称为文本挖掘，是从文本数据中提取有意义信息的过程。它涉及多种技术，帮助分析和解释非结构化文本。这种非结构化数据可以来自不同的来源，例如社交媒体帖子、客户反馈、电子邮件或网络文章。文本分析的目标是将这些原始文本转化为结构化数据，使