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。

描述性时序分析是理解时间序列数据中周期性波动的基础，它允许分析师通过直观的方法来观察和识别数据中的周期模式。为了深入掌握这一技巧，你可以参考《揭示时间序列规律：时域分析法详解》一书，它将为你提供详细的理论背景和实操指导。以下是利用描述性时序分析来识别数据周期性的具体步骤：

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)

1. 数据准备：首先，你需要收集并整理好时间序列数据，确保数据的连续性和时间的一致性。数据可以是等间隔的时间点上的观测值，也可以是不等间隔但有序的时间序列。

2. 数据可视化：通过绘制时间序列图，使用折线图或点图将数据随时间的变化直观地展现出来。这有助于初步观察数据的趋势和周期性。

3. 计算统计量：计算描述性统计量，如均值、方差、偏度、峰度等，这有助于了解数据的分布和集中趋势。对于时间序列数据，特别关注自相关和偏自相关函数，它们可以帮助识别序列中的周期性。

4. 季节分解：如果数据具有明显的季节性变化，可以使用季节分解方法，如X-11或SEATS等，将时间序列分解为趋势、季节性和不规则成分。通过观察季节性成分的周期性变化，可以发现潜在的周期波动。

5. 循环分析：在识别出数据中的周期性波动后，可以进一步分析这些周期性波动的长度和幅度，了解其在不同时间段内的变化情况。

6. 验证周期性：一旦识别出周期性波动，可以通过对比历史数据、专家意见或其他相关指标来验证这些波动的准确性。此外，还可以使用周期图等频域分析工具来辅助验证周期性。

《揭示时间序列规律：时域分析法详解》中详细介绍了上述步骤的理论基础和应用方法，还提供了大量案例研究，帮助分析师将理论知识与实际问题相结合，从而更准确地识别和分析时间序列数据中的周期性波动。通过系统学习这本书的内容，你将能够熟练掌握描述性时序分析的技巧，并有效地应用于各种数据分析项目中。

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)