SAS时间序列分析

SAS 的时间序列，属于那种你用过一次就觉得“哦，原来可以这么干”的工具。它其实不难理解，就是把一堆按时间排的数拿来，去预测下一步要干嘛。挺适合做销量预测、网站访问量这类事儿。

基本原理也不复杂。SAS 的套路是：先看趋势，再看波动，再加点统计方法，比如加权平均。简单来说，就是过去数据给多点权重，新数据靠后点，但整体来说，模型还蛮好调的。

你可以试试XGBoost和LSTM来做时间序列预测，前者更偏向结构化数据，后者适合更复杂的时间依赖。比如你想预测明天的电量需求，用 LSTM 就挺合适。

还有一些不错的参考资料我也整理出来了，像ForecastXGB的结合方式，还有用MATLAB实现的 CNN-BiLSTM 分类方法，建议都点开看看，能学到不少套路。

如果你时间不多，直接撸源码也行，比如这个：【lstm 预测】利用 LSTM 实现时间序列数据预测 matlab 源码，直接下载能跑，效果还不错。

哦对了，加权平均方法虽然老点，但有些场景下还是挺管用，尤其做短期预测的时候，响应快，误差小。用 MATLAB 写几行就搞定，比如：

forecast = sum(weights .* data) / sum(weights);

如果你刚好在看时间序列预测相关的东东，SAS 这个系列资源可以说是入门+进阶一条龙，挺省心的。