如何通过描述性时序分析识别时间序列数据中的周期性波动？请结合《探索描述性时序分析：发现数据规律与应用实例》一书中的案例，提供步骤和方法。

描述性时序分析是一种直观且基础的方法，用于识别时间序列数据中的周期性和其他规律。为了深入理解这一分析过程，可以参考《探索描述性时序分析：发现数据规律与应用实例》这本书中的应用实例和步骤。以下是一些核心的分析步骤和方法：

参考资源链接：[探索描述性时序分析：发现数据规律与应用实例](https://wenku.csdn.net/doc/5o0f9d8iu9?spm=1055.2569.3001.10343)

1. 数据收集和准备：首先，需要收集时间序列数据，确保数据的连续性和完整性。准备数据时，应该剔除缺失值、异常值，并进行适当的预处理，比如归一化或者去噪。

2. 观察和可视化：通过绘制时间序列的图表，比如折线图，直观地比较数据随时间的变化。这一步骤有助于快速识别数据中的周期性波动、趋势和季节性模式。

3. 统计计算：使用统计量（如均值、标准差、相关系数等）来定量描述时间序列的特征。同时，可以计算周期性指标，如自相关系数或偏自相关系数，以确定数据的周期性长度。

4. 周期性检测：通过观察周期性的图形特征，如波动的重复模式，确定周期性的时间长度。在更复杂的情况下，可以利用傅里叶变换分析频域特性，以辅助周期性检测。

5. 结果解释和应用：基于前面的分析，总结时间序列的周期性规律，并探讨其可能的原因和应用。例如，通过分析北京最高气温的年度趋势，可以预测未来的高温天气。

通过上述步骤，可以较为系统地识别和分析时间序列数据中的周期性波动。《探索描述性时序分析：发现数据规律与应用实例》中的案例将提供更具体的指导和启发，帮助你掌握如何将理论应用于实际数据的分析中。书中不仅涵盖了周期性分析的理论基础，还提供了丰富的实践案例，这些都将进一步加深你对描述性时序分析的理解和应用能力。

参考资源链接：[探索描述性时序分析：发现数据规律与应用实例](https://wenku.csdn.net/doc/5o0f9d8iu9?spm=1055.2569.3001.10343)