时间序列分析概述
什么是时间序列 · 金融/气象/工业监控应用 · 课程框架
时间序列基础概念
趋势、季节性、周期性、随机性、平稳与非平稳
Python时间序列工具栈
Pandas时间序列 · DatetimeIndex · resample/shift/rolling
数据可视化与探索
Matplotlib/Seaborn · 时间序列图 · ACF/PACF解读
数据预处理
缺失值处理(插值/前向填充) · 异常值检测 · 重采样
平稳性检验
ADF检验 · KPSS检验 · 差分/对数变换平稳化
白噪声与随机游走
白噪声定义 · Ljung-Box检验 · 随机游走模型
自回归模型（AR）
AR原理 · PACF定阶 · Python实现与预测
移动平均模型（MA）
MA原理 · ACF定阶 · Python实现与预测
自回归移动平均（ARMA）
ARMA原理 · AIC/BIC定阶 · Python实战
差分自回归移动平均（ARIMA）
ARIMA原理 · 差分阶数 · 完整建模流程
季节性ARIMA（SARIMA）
SARIMA原理 · 季节性参数 · 月度销售案例
模型诊断与评估
残差分析 · Q-Q图 · Durbin-Watson · 滚动预测评估
指数平滑法
简单指数平滑 · Holt线性 · Holt-Winters季节性
Prophet模型入门
Facebook Prophet原理 · 安装使用 · 趋势/季节性分解
Prophet高级应用
节假日效应 · 自定义季节性 · Changepoint调参
机器学习方法（上）
特征工程(滞后/滚动统计) · 线性回归与时间序列
机器学习方法（下）
XGBoost/LightGBM预测 · 特征重要性分析
深度学习入门
RNN/LSTM原理 · Keras搭建LSTM预测模型
深度学习进阶
CNN-LSTM混合 · Attention · 多步预测策略
多变量时间序列
VAR模型 · Granger因果 · 协整与误差修正
状态空间模型
Kalman滤波 · 状态空间构建 · pykalman实现
时间序列聚类
动态时间规整DTW · K-Shape · 用户行为分段
异常检测（上）
3-sigma · IQR · 移动平均法 · STL分解
异常检测（下）
Isolation Forest · LSTM Autoencoder · 实时系统
时间序列特征提取
tsfresh库 · 自动特征提取 · 特征选择
时间序列交叉验证
Expanding/Rolling Window · 模型选择
模型部署与MLOps
joblib/ONNX · Flask API · 定时重训练
综合实战：股票价格预测
数据获取 · EDA · ARIMA/LSTM建模 · 回测
工业设备故障预测
传感器数据 · 特征工程 · 异常检测 · 预警系统