高维度: 时间序列数据通常具有高维度，包含大量的时间点和多个变量。
时间相关性: 时间序列数据中的值通常会随着时间的推移而发生变化，因此具有时间相关性。
季节性: 时间序列数据可能包含周期性变化，如每天、每周或每年的季节性波动。
趋势性: 时间序列数据可能具有趋势性，即数据在长期内呈现出逐渐增长或逐渐下降的趋势。
噪声: 时间序列数据中通常会存在一些随机噪声，这些噪声可能来自于测量误差或外部因素的影响。
非线性: 时间序列数据可能具有非线性关系，需要使用适当的模型来捕捉这种非线性关系。
震荡性: 时间序列数据可能在一段时间内呈现出震荡的波动，这需要注意在模型中加入适当的处理方式。
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