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季节性自回归移动平均模型（SARIMA）进行分析。SARIMA是ARIMA模型的一种扩展，ARIMA模型用于处理非季节性时间序列数据，而SARIMA则可以处理存在季节性的时间序列数据。SARIMA模型可以考虑到季节性、趋势性和随机性三个方面的影响，并且具有较高的预测精度。此外，还可以使用周期性分解法（Seasonal Decomposition）来对周期型时间序列数据进行分析。周期性分解法可以将时间序列分解为趋势、季节性和随机性三个部分，从而更好地理解和描述时间序列数据的特征。