【源码】时间序列分析与预测工具箱（Time Series Analysis and Forecast，TSAF）

时间序列是一组随时间变化而收集的定量型变量观测值。比如：道琼斯工业股价指数、在线销售、库存、客户数量、利率、费用等历史数据都属于时间序列。 预测时间序列变量对于企业准确掌控运营状态非常有用。通常，独立变量不能用来建立时间序列变量的回归模型。 时间序列分析的特点： 一种使用时间序列数据来解释过去或预测未来事件的统计技术。 预测结果是时间（日、月、年等）的函数。 不存在因果变量，根据变量过去的行为预测

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