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分析：时间序列分解
[g/tsa_seasonal_decompose]
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2025-02-24
将时间序列分解为趋势、季节性、残差
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无
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date sales 2018-01-01 125.3 2018-02-01 118.7 2018-03-01 145.2 2018-04-01 138.9 2018-05-01 152.6 2018-06-01 167.8 2018-07-01 175.4 2018-08-01 182.1 2018-09-01 168.3 2018-10-01 158.7 2018-11-01 142.5 2018-12-01 135.8 2019-01-01 130.2 2019-02-01 124.6 2019-03-01 150.8 2019-04-01 144.3 2019-05-01 158.9 2019-06-01 173.5 2019-07-01 181.2 2019-08-01 188.7 2019-09-01 174.5 2019-10-01 164.2 2019-11-01 148.3 2019-12-01 141.7 2020-01-01 128.9 2020-02-01 115.4 2020-03-01 142.7 2020-04-01 136.5 2020-05-01 151.8 2020-06-01 166.3 2020-07-01 174.9 2020-08-01 181.6 2020-09-01 167.8 2020-10-01 157.4 2020-11-01 141.2 2020-12-01 134.5 2021-01-01 132.7 2021-02-01 126.3 2021-03-01 153.6 2021-04-01 147.2 2021-05-01 161.9 2021-06-01 176.8 2021-07-01 184.5 2021-08-01 191.3 2021-09-01 177.4 2021-10-01 167.1 2021-11-01 150.8 2021-12-01 144.2 2022-01-01 136.5 2022-02-01 130.1 2022-03-01 157.3 2022-04-01 150.9 2022-05-01 165.7 2022-06-01 180.6 2022-07-01 188.3 2022-08-01 195.1 2022-09-01 181.2 2022-10-01 170.8 2022-11-01 154.5 2022-12-01 147.9 2023-01-01 140.2 2023-02-01 133.8 2023-03-01 160.1 2023-04-01 153.7 2023-05-01 168.5 2023-06-01 183.4 2023-07-01 191.1 2023-08-01 197.9 2023-09-01 184.0 2023-10-01 173.6 2023-11-01 157.3 2023-12-01 150.7
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