帮我讲解一下arima时间序列模型，并举例说明使用ARIMA模型后能改善的地方

ARIMA (AutoRegressive Integrated Moving Average) 是一种时间序列分析方法。它通过对时间序列数据进行自回归、差分和移动平均来拟合和预测时间序列数据。

ARIMA 模型由三个部分组成:
- p: 自回归项数，表示时间序列与其自己的相关程度
- d: 差分项数，用于将非平稳序列转化为平稳序列
- q: 移动平均项数，表示时间序列与误差项之间的相关程度

ARIMA 模型能够提高时间序列数据的预测准确性，并且还能对时间序列数据进行趋势和周期性分析，这些分析对于预测时间序列数据非常重要。

例如: 假设有一个关于某个产品的时间序列销售数据，使用ARIMA模型后，可以得出，这个产品季节性销售有明显的上升趋势，并且在每年的10月份会有明显的销售高峰。商家可以利用这些信息进行库存管理和销售策略调整。