ARIMA（Autoregressive Integrated Moving Average）模型是一种基于时间序列分析的预测模型，可以用于分析和预测具有时间依赖性和随机性的数据。ARIMA模型最初是由Box和Jenkins等人于1976年提出的，是一种广泛使用的时间序列模型，被用于生产和金融等领域的数据预测。 ARIMA模型的核心思想是对时间序列数据进行差分，使得序列变得平稳，然后通过自回归（AR）和移动平均（MA）的组合来建立模型，并利用该模型进行预测。ARIMA模型中的“AR”表示自回归，即当前数据与前面若干时刻的数据相关；“I”表示差分，即对数据进行差分使其平稳；“MA”表示移动平均，即当前数据与前面若干时刻的误差相关。 ARIMA模型的建立过程包括模型识别、参数估计和模型检验三个步骤。在模型识别阶段，需要确定ARIMA模型的阶数和差分次数；在参数估计阶段，需要对模型进行参数估计；在模型检验阶段，需要对模型进行检验并判断模型的预测精度是否满足要求。 ARIMA模型的优点是可以充分利用时间序列数据的历史信息进行预测，能够适应多种不同类型的时间序列数据，并且模型具有较好的解释性。但是ARIMA模型也有一些缺点，如对于非平稳的时间序列数据需要进行差分处理，同时模型的参数估计过程较为繁琐。

附出图效果如下：

附视频教程操作：