SPSS从入门到精通，主要是通过统计描述、统计推断和探索性分析，总结并提炼工作汇中经常用到并且非常实用的通过SPSS进行数据处理，数据分析实战方法和技巧。
主要内容如下：1）SPSS概况2）数据处理3）数据分析4）相关分析5）回归分析6）自动线性建模7）Logistic回归8）时间序列分析9）RFM分析10）聚类分析11）因子分析12）对应分析

解决时间序列问题，代码中参数的设定自己摸索吧

DataCastle轴承故障预测数据集，可供下载使用的有2个文件：1.train.csv，训练集数据，1到6000为按时间序列连续采样的振动信号数值，每行数据是一个样本，共792条数据，第一列id字段为样本编号，最后一列label字段为标签数据，即轴承的工作状态，用数字0到9表示。
2.test_data.csv，测试集数据，共528条数据，除无label字段外，其他字段同训练集。
总的来说，每行数据除去id和label后是轴承一段时间的振动信号数据，选手需要用这些振动信号去判定轴承的工作状态label。

时间序列分析的工程应用_2007(上下册),华中科技大学出版社，杨叔子院士，很经典的书，值得收藏学习

时间序列数据挖掘中的特征表示与相似性度量方法研究，博士论文

旅游需求预测的研究工作始于20世纪60年代，所采用的方法有计量经济方法与定性研究方法。
由于计量经济方法具有较强的说服力，所以大多数研究采取的是计量经济研究方法。
计量经济方法又分为因果关系的计量经济方法与时间序列方法笔者认为时间序列方法在中短期预测方面性能良好，但该方法由于没有考虑需求的影响因素，得出的结果不能进行结构分析，也不能为政策制定者与旅游管理者提供决策支持。
所以作者建议采用计量经济方法。
本文着重探讨了旅游需求预测中计量经济模型构建。

使用Python、arima进行时间序列预测（1）判断时间序列是否是平稳白噪声序列，若不是进行平稳化（2）本实例数据带有周期性，因此先进行一阶差分，再进行144步差分（3）看差分序列的自相关图和偏自相关图，差分后的而序列为平稳序列（4）模型定阶，根据aic,bic,hqic（5）预测，确定模型后预测（5）还原，由于预测时用的差分序列，得到的预测值为差分序列的预测值，需要将其还原

《应用时间序列分析》王燕课后习题答案

描述性时序分析，统计性时序分析，频域分析，时域分析，时序数据挖掘，时间序列挖掘（平滑法预测、趋势预测、季节性预测、符合型时间序列预测…）

[目录]（一）我国税收收入与GDP关系分析（二）以下是1989—2003年我国税收收入和国内生产总值的时间序列数据：（三）根据上述数据资料，我国税收收入（SSSR）随国内生产总值（GDP）变化的关系函（四）对该模型的检验（五）对我国税收收入未来3年的预测（六）总结[原文]（一）我国税收收入与GDP关系分析GDP是社会收入分配的对象，税收收入是国家参与社会收入分配的结果，进行社会收入分配就会存在具体分配方式的应用问题。
税收收入与GDP总量有相关性，但两者相关系数不能画等号。
税收收入快速增长，税收占GDP比重有明显提高。
　在既定的社会收入分配中，税收收入与GDP之间的比例关系由税收制度所确定。
GDP增长与税收收入增长之间存在着一定的内在关系。
在一定的社会收入条件下，税收收入与GDP的数量关系是在税收制度下构成。
当税收制度发生变动时，国家就会根据变动情况对税收收入与GDP的比例关系进行相应的调整。
我们在分析GDP与税收收入的关系时，不能仅仅考虑两者之间的数量关系，还需要考虑和研究影响两者之间数量关系的社会经济制度因素。
（二）以下是1989—2003年我国税收收入和国内生产总值的时间序列数据：（三）根据上述数据资料，我国税收收入（SSSR）随国内生产总值（GDP）变化的关系函数属于生产函数，现假设其一元线性回归模型为：SSSR=C+β*GDP用EVIEWS软件作出该模型的散点图如下：......

在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。 另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。 为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。