知识背景的序列模型和时间序列模型，经常让人傻傻分不清。其实还挺好区分的。序列模型主要是一串行为的顺序，比如用户买了 A 又买 B，再买 C——这种叫行为路径挖掘；而时间序列模型更像是盯着一个指标随时间变动的走势，比如股票价格、温度变化那类有时间自相关的事。

想挖点干货？这几个资源还蛮值得一看：ARMA 模型那个不错，直接上了Python 代码，方便你边看边跑。还有个叫resampleX的工具，专门搞时间序列重采样，数据挺顺手。

如果你喜欢用MATLAB或SAS做，也有现成的教程和代码，比如MATLAB 时间序列和SAS 时间序列。嗯，页面风格有点老，不过内容挺实用的。

还有一点要注意，时间序列的建模，比如AR或ARMA，你得先搞清楚ACF、PACF这些基础概念，不然拟合出来的模型全是噪音。可以直接戳这里看下ACF/PACF 代码实现。

如果你刚入门，建议先从时间序列预测法或股票时间序列教程看看，例子简单直观，上手快。

还有个有趣的点，PostgreSQL现在也能搞时间序列扩展了，适合你做数据存储 + 查询一体化，可以点这看个实例：PostgreSQL Extension 时间序列扩展。

，如果你经常跟数据打交道，不管是行为模式还是时间趋势预测，收藏一波这些工具和代码，早晚用得上。