Chuẩn bị mô hình hóa chuỗi thời gian Getting ready to model a time series Giới thiệu Chào mừng các bạn quay trở lại với bài học đầu tiên trong chuỗi bài về mô hình hóa chuỗi thời gian. Trước khi chúng ta đi sâu vào các mô hình phức tạp như ARIMA, một bước cực kỳ quan trọng mà bất kỳ nhà phân tích dữ liệu giỏi nào cũng thực hiện là: khám phá và “làm quen” với dữ liệu. Giống như việc một bác sĩ cần chẩn đoán tổng quan trước khi kê đơn, chúng ta cần hiểu rõ các đặc tính cơ bản của chuỗi thời gian trước khi lựa chọn mô hình phù hợp. Trong bài học này, chúng ta sẽ không vội vàng xây dựng một mô hình phức tạp. Thay vào đó, chúng ta sẽ bắt đầu bằng hai phương pháp tiếp cận trực quan và đơn giản để phân tích dữ liệu GDP thực của Hoa Kỳ. Mục tiêu của chúng ta là xây dựng một “trực giác” ban đầu về dữ liệu: …