前言

    为什么要写这个专栏呢？一是因为工作有点闲，没什么事做；二是本身就觉得时间序列预测这个方向很有意思，所有对于未来的发展方向的预测都可以看作是时序的预测，人们总是尝试去预测未来的趋势，只是影响时序的参数或者因素实在太多太复杂，总没有一个好的办法去准确的判断未来的走向。

    有一个肯定有人会问的问题，为什么要用R语言来学习时序的预测呢，怎么不用python呢，julia你懂吗？靠...劳资就愿意用R你打我呀......

    这个专栏大概的内容会先简单介绍一下时间序列，用一些数据量很小很小，趋势非常明显的时序去尝试一下最基本的时序预测方法，之后大概会话很长时间去详细的学习目前最新的时序预测方法，比如《A Complete Tutorial on Time Series Modeling in R》中的ARIMA模型，还有很火热的RNN以及变体LSTM等等，如果能坚持搞完这部分（真搞透这部分怕是要脱胎换骨了），最后可能会做一些自己比较有兴趣的模型或者方法，毕竟我一直都很期待把模型和机器学习结合起来。另外就是R中有很多功能强大的第三方包，能给时序预测提供很多的帮助，那在用到的时候会简单介绍一下。

    前言大概就这样了。