时间序列数据与普通表格数据最本质的区别在于其自带的时间维度。在处理销售类数据时，曾因直接将日期字段作为字符串处理而引发问题——进行滑动窗口计算时结果完全错乱。自此之后，我养成了拿到数据后第一时间使用 pandas.to_datetime 将其转换为 datetime 类型，并通过 set_index 设为索引的习惯。这一操作虽简单，但在面对跨时区数据或夏令时切换时，能极大减少后续调试成本。

数据结构规整完毕后，重采样成为高频操作之一。例如，将每日销售记录聚合为周级别汇总，只需一行代码：df.resample('W').sum() 即可完成。但需注意业务逻辑的合理性：是取周总和还是周均值，会直接影响建模效果。曾有一次在库存预测任务中，误设了 resample 的 label 参数，导致整个时间轴发生偏移，最终预测结果严重偏离真实趋势。

平稳性检验是时间序列分析中不可回避的关键步骤。早期使用 ADF 检验时仅关注 p 值是否显著，后来意识到还需结合临界值综合判断。曾遇到一组视觉上看似平稳的数据，ADF 检验却判定其非平稳，深入排查后发现是由于存在明显的季节性波动所致。此时仅靠差分难以解决问题，必须引入季节性分解方法。statsmodels 中的 seasonal_decompose 功能强大，但模型选择至关重要——若加性模型与乘性模型混淆，分解出的残差项会出现异常模式。

谈到 ARIMA 模型，参数 p、d、q 的确定常令人头疼。依赖 ACF 和 PACF 图形辅助判断容易造成视觉疲劳，后期便编写了基于网格搜索的 auto_arima 自动化脚本。然而实践表明，完全依赖自动调参可能牺牲模型的业务可解释性。有次自动选出的阶数过大，尽管训练集拟合优度很高，但在新数据上表现极差，明显属于过拟合现象。

目前对于具有强季节性的业务场景，Prophet 已逐渐成为首选工具。它对缺失值和不规则采样具备较强的鲁棒性，且内置节假日效应配置功能。此前在电商促销预测项目中，将“618”、“双十一”等关键节点设置为额外回归变量，使预测准确率提升了十余个百分点。但需警惕其变点检测机制有时过于敏感，通常需要手动调整 changepoint_prior_scale 参数以控制灵敏度。

在多变量时间序列预测方面，正逐步尝试 LSTM 网络的应用。使用 Keras 构建模型时，输入数据的标准化方式及滑动窗口长度的选择尤为关键。曾因未对销量与气温这两个量纲差异较大的特征分别做归一化处理，导致训练过程中 loss 长期无法下降；调整为独立标准化后问题迎刃而解。此外，时间步长并非越长越好，过大的窗口反而可能引入无关噪声，干扰模型学习。

实际项目中，单一模型往往难以覆盖所有模式，因此常采用模型融合策略。一种有效的方式是：利用 ARIMA 捕捉线性趋势成分，用 LSTM 学习非线性动态特征，再通过加权集成输出最终预测。但权重分配不应固定不变，而应根据验证集上的表现动态调整，否则当数据分布发生变化时，模型性能易大幅下滑。

经历多次试错后最大的体会是：时间序列分析不存在“万能解法”。无论模型多么先进，业务理解始终处于核心地位。即便使用最先进的 Prophet 模型，若不了解数据采集流程或异常值产生的背景机制，仍可能得出荒谬结论。因此，每个新项目启动前，都应优先开展充分的数据探索工作——绘制折线图观察趋势与周期性，计算滚动均值与方差评估稳定性，这些基础步骤往往对最终效果提升最为显著。

同时，应建立全面的评估体系。除常用的 MAE、RMSE 外，还应纳入 MAPE、sMAPE 等相对误差指标。尤其在电商领域，预测误差的成本具有不对称性——高估库存带来的积压损失通常远高于缺货造成的短期销售损失。这种情况下，有必要设计符合业务实际的自定义损失函数，以引导模型更合理地权衡偏差方向。

总体来看，时间序列分析要求兼具统计理论基础、编程实现能力以及对业务场景的深刻洞察。虽然过程繁琐复杂，但当模型成功预测出下一季度的销售走势，并帮助企业实现成本节约时，那种成就感确实令人着迷。