处理时间序列数据需要理解其独特的结构和依赖关系。时间序列数据是顺序的且依赖于时间，这意味着每个数据点都与一个特定的时间戳相关联。第一步是确保数据格式正确，带有明确的时间索引（例如 Python 中的 datetime 对象）。例如，如果您正在处理每日销售数据，每行应该代表一个日期和相应的销售额。缺失的时间戳或不规则的间隔可能会导致问题，因此需要检查是否存在空白，并在必要时重新采样或插值。Python 中的 pandas 等工具通过 resample() 或 fillna() 等函数简化了这一过程。例如，通过对相邻日期的温度取平均值来填充缺失的每日温度可以保持连续性。
接下来，专注于针对时间模式的特征工程。常用技术包括创建滞后特征（例如，使用前一天的销售额预测今天的销售额）或滚动统计（例如，7 日移动平均线）。可以使用 STL 或傅里叶变换等分解方法提取季节性和趋势。例如，零售数据显示出每周的高峰，这可以编码为分类特征。还应纳入领域特定的特征，如假期或事件。但是，通过确保特征不使用未来信息来避免数据泄露。使用时间感知的交叉验证，按时间顺序而非随机分割数据。前向验证方法（模型在历史数据上进行训练，并在新的数据块上进行验证）模拟了现实世界的预测场景。
最后，选择能够处理时间依赖性的模型。传统方法如 ARIMA 或指数平滑适用于更简单的趋势和季节性。对于复杂模式，像 XGBoost（带有时间特征）这样的机器学习模型或像 LSTMs 和 Transformers 这样的深度学习架构都很有效。例如，LSTM 可以捕捉每小时能源消耗数据中的长期依赖关系。像 statsmodels、Prophet 或 sktime 这样的库提供了用于时间序列分析的内置工具。使用 MAE（平均绝对误差）或 RMSE（均方根误差）等指标评估性能，但也要将预测结果与实际数据进行可视化比较，以发现系统性误差。随着新数据的到来，持续监控和重新训练模型，因为时间序列模式通常会演变。例如，在疫情前销售数据上训练的模型可能需要针对疫情后趋势进行调整。