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摘要经济增长的直观体现就是数据的变化，数据变化也是经济增长的最好体现，石油作为一种广为使用的资源存在于我们的生活中，它的变化也会影响经济的发展，通过研究这类行业的股票变化，分析其变化特征，能够得到许多有价值的结论，本文主要分析了我国石油行业利润的变化研究成果，处理大量数据的数据挖掘方法，使用建立恰当模型并分析其数据特征，进行石油行业的股票预测。
关键词时间序列分析 数据处理股票预测背景简介股票作为一种较为受欢迎的投资方式活跃于人们的生活中，部分人群喜爱这种风险投资。
而对于这些风险投资者，怎样能够在承担较小风险的情况下获得更多利润是投资者所关心的问题。
本文将对石油业的股票进行分析与预测。
时间序列是指将某种现象某一个统计指标在不同时间上的各个数值，按时间先后顺序排列而形成的序列。
时间序列法是一种定量预测方法，亦称简单外延方法，在统计学中作为一种常用的预测手段被广泛应用。
时间序列分析在第二次世界大战前应用于经济预测。
二次大战中和战后，在军事科学、空间科学、气象预报和工业自动化等部门的应用更加广泛。
时间序列分析(Time series analysis)是一种动态数据处理的统计方法。
该方法基于随机过程理论和数理统计学方法，研究随机数据序列所遵从的统计规律，以用于解决实际问题。
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