时间序列数据挖掘研究主要内容

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主要包括：

1、时间序列相似性搜索

2、时间序列聚类

3、时间序列分类

4、时间序列分割与模式发现

5、海量时间序列可视化

6、时间序列预测

主要应用场景：

1、股票交易

2、销售或订单预测

3、气象预测

4、各种比赛人数的预测

等等