在一些相关的博客文章[1][2]中，大数据的培训，我们展示了使用季节分解、ARIMA和指数平滑等传统方法对时间序列的分析。然而，传统的时间序列分析方法在处理趋势复杂、季节性强、周期性强（如节假日、事件日等非固定周期重复）的时间序列时存在一些不足。上述缺点可以通过一种称为加性模型时间序列分析的相对较新的方法在很大程度上加以克服（加性模型分析在后面的上下文中通常简称为"加性模型分析"，国内的云服务器，没有混淆）。SAP HANA Predictive Analysis Library（PAL）提供了此方法，数据分析平台，并将其封装在针对SAP HANA的Python机器学习客户端（HANA\ U ml）中，大数据好就业吗，我们向读者展示了如何运用加性模型分析方法来分析时间序列，并给出了具体的案例分析本文主要内容

引言

加性模型分析是一种新兴的时间序列建模方法。与传统方法（如ARIMA和指数平滑）不同的是，它将时间序列建模视为曲线拟合问题，实时数据采集系统，并使用相加模型来拟合/预测时间序列数据。在此设置下，给定的时间序列将被分解为四个组件：趋势、季节性、循环模式和随机组件。公式为：