时间序列预测实战：ARIMA、Prophet 与 LSTM
系统覆盖时间序列预测：平稳性检验、ACF/PACF 分析、经典方法（移动平均/指数平滑/ARIMA）、Prophet 自动预测、LSTM 深度学习时序、特征工程与评估（RMSE/MAE）、实战对比。
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时序
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时序分析最佳实践：时间序列建模、降采样与异常检测 SQL
系统讲解 ClickHouse 处理时间序列数据的最佳实践：时序表设计（时间列/排序键/分区）、时间分组聚合（dateBin/toStartOfInterval）、降采样与稀疏化、滑动窗口与同比环比、常见时序指标（最大最小值/变异系数）、SQL 异常检测（Z-score/移动平均）、与 TSDB（InfluxDB/Prometheus）的对比，以及大规模时序写入与保留策略。