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如何使用ARIMA模型对时间序列进行分析，包括模型的建立、参数调整和预测结果验证等步骤。同时，还提供了实际数据集，以便读者可以对所学内容进行实践。通过此实践，读者可以掌握ARIMA模型的基本原理和应用技巧，进一步提高时间序列分析的能力。

ARIMA模型是一种常用的时间序列预测方法，可以帮助我们通过历史数据来预测未来的趋势。在进行时间序列预测前，首先需要进行数据准备，包括数据清洗、平稳性检验和差分处理等步骤。接下来，我们可以利用ARIMA模型进行预测。ARIMA模型是一种自回归整合滑动平均模型，可以分为AR(p)模型、MA(q)模型和