原始时间序列数据不平稳，对数据进行差分是什么操作、

如果原始时间序列数据不平稳，就需要对其进行差分处理。差分是指将时间序列数据中每个数据点与其前一个数据点之间的差作为新的数据点以此来消除中的趋势或季节性因素。差分可以使用一阶差分、二阶差分等不同阶数的差分，通常使用一阶差分即可。

使用R语言进行一阶差分的操作非常简单，可以使用“diff()”函数，将原始时间序列数据作为参数输入即可。例如，假设原始时间序列数据为“ts_data”，则可以使用以下代码进行一阶差分：

ts_data_diff <- diff(ts_data)

差分处理后得到的“ts_data_diff”即为新的时间序列数据，可以对其进行平稳性检验或使用其他方法进行时间序列分析。需要注意的是，差分处理可能会导致数据中丢失一些信息，因此在进行差分处理时需要谨慎选择差分阶数，并结合实际的领域知识进行解释。