ARIMA模型适合处理什么类型的时间序列数据？

Question

**问题：ARIMA模型适合处理哪些类型的时间序列数据？** ARIMA（自回归积分滑动平均模型）适用于具有趋势和季节性特征的平稳或非平稳时间序列数据。它通过差分操作将非平稳数据转换为平稳数据，因此特别适合处理存在线性趋势或周期性波动的数据。例如，股票价格、气温变化或销售数据等场景中的时间序列均可使用ARIMA建模。然而，ARIMA对严格非线性关系或长期预测的表现可能不佳，此时需结合其他模型如SARIMA或机器学习方法进行补充。在实际应用中，确保数据预处理得当（如去除异常值、平滑噪声）是提升ARIMA模型性能的关键步骤。