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欺诈检测：用户行为分析_8.时间序列分析与预测.docx

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    8.时间序列分析与预测

    时间序列分析和预测在欺诈检测中扮演着至关重要的角色。通过对用户行为的历史数据进行建模，可以识别出异常行为模式，从而及时发现潜在的欺诈活动。本节将详细介绍时间序列分析的基本概念、常用模型及其在欺诈检测中的应用，并通过具体案例展示如何使用Python进行时间序列分析和预测。

    8.1时间序列的基本概念

    时间序列是指按照时间顺序排列的一组观测值。每个观测值通常表示某个变量在特定时间点的值。时间序列数据的特点是具有时间依赖性，即当前值受过去值的影响。在欺诈检测中，时间序列数据可以用来分析用户的交易行为、登录频率、点击率等，通过识别异常的

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