如何利用描述性时序分析来识别时间序列数据中的周期性波动？请结合《揭示时间序列规律：时域分析法详解》一书内容给出具体的分析步骤。

描述性时序分析是一种基础而直观的方法，用于识别时间序列数据中的周期性和趋势变化。为了深入理解这一过程，请参考《揭示时间序列规律：时域分析法详解》一书，它详细阐述了时间序列分析的基础理论与实践技巧。

参考资源链接：[揭示时间序列规律：时域分析法详解](https://wenku.csdn.net/doc/6m370ou8ut?spm=1055.2569.3001.10343)

首先，要进行描述性时序分析，你需要收集时间序列数据。这些数据可以是日销售额、每月温度记录或股票市场的日指数变动等，关键在于数据随时间的变化是有序的。

接下来，分析周期性波动的步骤通常包括：

1. 数据可视化：通过绘制时间序列图，直观观察数据随时间的波动情况。例如，绘制折线图或曲线图，可以清晰地看到数据的升降趋势和周期性变化。

2. 计算统计量：对时间序列数据进行描述性统计分析，计算均值、方差、偏度和峰度等，以了解数据分布的基本特征。

3. 季节性分解：如果数据具有季节性特征，可以使用季节性分解技术，如X-12-ARIMA或STL分解方法，将序列分解为趋势、季节性和随机部分。

4. 观察周期性：通过绘制自相关图（ACF）和偏自相关图（PACF），观察序列值与其过去值之间的相关关系，这有助于发现数据中的周期性波动。

5. 模型构建：根据观察到的周期性和趋势，可以构建如自回归（AR）、移动平均（MA）或自回归移动平均（ARMA）模型来捕捉时间序列的动态特征。

6. 预测未来走势：利用建立的模型，根据过去和当前的值来预测序列的未来走势。

通过以上步骤，描述性时序分析可以有效地识别和理解时间序列中的周期波动特征，为进一步的时间序列分析和预测模型的构建打下坚实基础。《揭示时间序列规律：时域分析法详解》一书不仅提供了理论支持，还包含许多实践案例和分析技巧，是掌握描述性时序分析的绝佳资源。

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