周期型时间序列数据可以使用什么模型进行分析

周期型时间序列数据可以使用周期性模型进行分析，其中比较常用的是季节性ARIMA模型（Seasonal ARIMA），它是ARIMA模型的一种扩展形式，可以有效地处理具有明显季节性变化的时间序列数据。此外，还可以使用周期性自回归移动平均模型（Seasonal Autoregressive Integrated Moving Average，SARIMA）和周期性指数平滑模型（Seasonal Exponential Smoothing，SES）等模型来进行分析。这些模型可以帮助我们更好地理解和预测周期性时间序列数据的变化趋势。