【再学Tensorflow2】TensorFlow2的建模流程：疫情发展趋势分析时间序列简介基本概念识别一个时间序列时间序列模型预测准确度的衡量时间序列数据示例简要回顾ARIMA时间序列模型循环神经网络与时间序列模型长短时记忆网络（LSTM）循环神经网络的变种时间序列数据建模实战参考资料
**时间序列是在商业数据或工程数据中经常出现的一种数据形式，是以时间为次序排列**。用来描述和计量一系列过程或者行为的数据的统称。一般研究的时间序列数据有**两种类型**。最常见的是跟踪单一的计量数据随时间变化的情况，即**每个时间点上收集的数据是一个一维变量**，这种是最常见的，通常的时间序列默认就是这种数据。另一种时间序列是多个对象或者多个维度的计量数据随时间变化的情况，即**每个时间点上收集的数据是一个多维变量**，这种一般也被称为`纵向数据（Longitudinal Data）`。
