描述性时序分析如何揭示时间序列数据中的周期性和趋势波动？请详细说明分析步骤。

描述性时序分析是时间序列分析中一项基本且直观的方法，它主要通过图表和统计工具来揭示数据的周期性、趋势性等特性。当你想要识别时间序列数据中的周期性波动时，可以遵循以下步骤进行分析：

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)

首先，你需要将时间序列数据进行可视化。绘制时间序列图是识别周期性和趋势的第一步，通过观察图中的波动模式和上升或下降趋势来初步判断数据的周期性和趋势性。

其次，计算并分析数据的自相关函数（ACF）和偏自相关函数（PACF）。ACF反映了时间序列数据与其自身不同时间点的线性相关程度，而PACF则是在排除了中间滞后值影响后，时间序列与自身不同时间点的相关程度。通过这两个函数，可以帮助你理解数据的周期性。

接下来，进行季节性分解。时间序列数据往往包含季节性成分，通过分解技术，如经典的分解方法或使用STL（Seasonal and Trend decomposition using Loess）方法，可以将数据分解为趋势、季节和随机成分。这有助于进一步明确周期性波动的结构。

最后，运用统计检验方法，如Kruskal-Wallis H检验或Mann-Kendall趋势检验，来确定时间序列数据中是否存在显著的趋势和周期性成分。

在学习描述性时序分析的过程中，推荐参考《揭示时间序列规律：时域分析法详解》这本书籍，它详细介绍了上述分析步骤，并提供了丰富的实例和案例研究，帮助你更深入地理解时序数据的周期性和趋势波动。通过本书的学习，你将能够掌握时序分析的理论基础和实际操作方法。

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)