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本文介绍了如何在Python中使用ARIMA模型进行时间序列分析预测。它提供了逐步指南,包括导入库、加载数据、确定模型参数、拟合模型、预测和评估预测。此外,还讨论了高级功能,如季节性ARIMA模型、外生变量和状态空间模型。