ARIMA（AutoRegressive Integrated Moving Average）模型是一种常用的时间序列分析模型，可以用于预测和分析时间序列数据。它的原理基于自回归、差分和移动平均的组合，并且通过选择合适的参数p、d和q来建立模型。在Python中，我们可以使用statsmodels库中的ARIMA函数来实现ARIMA模型的拟合和预测。该函数可以根据输入的时间序列数据进行自动拟合，并且提供了丰富的参数调整和模型诊断的功能。如果你对时间序列分析和Python编程感兴趣，可以阅读这篇文章了解更多关于ARIMA模型的原理和使用方法。