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时间序列分析是数据科学和统计学中的一个核心领域，专注于研究按时间顺序排列的数据点。这些数据点通常以固定的时间间隔（如每日、每周、每月）进行测量和记录，其本质特征是数据值会随着时间的推移而发生变化 。时间序列分析的目标不仅仅是描述历史数据，更重要的是理解其内在结构，并基于这种理解对未来进行预测。这一过程在金融、经济、气象、零售、医疗等众多领域都有着广泛的应用。例如，金融分析师利用时间序列模型预测股票价格的走势，气象学家用它来预报未来的天气变化，而零售商则通过分析历史销售数据来优化库存管理和制定营销策略 。时间序列数据可以被...
产业链全景图通过可视化的方式，全面呈现一个产业从上游到下游的各个环节，帮助你快速把握产业全貌。目前，这类资源主要通过政府机构发布的产业地图、商业数据平台的专业工具以及行业研究机构等渠道获取。
下面这个表格整理了获取产业链全景图的主要渠道和特点，你可以根据自己的需求来选择。
| 渠道类型 | 主要特点 | 代表性资源/平台 |
|---|---|---|
| 政府机构发布 | 权威性高，侧重于区域产业布局、发展规划与招商引资，适合宏观政策研究和投资选址。 | 天津市生产力地图、泰州市产业链创新图谱、工信部行业数字化转型指引 |
| 商业数据平台 | 数据颗粒度细，覆盖上市公司和供应链关系，动态更新，适合详细的竞品分析、市场研究和投资决策。... |
要理解股票价格的前复权、不复权、后复权，首先需要明确核心前提——除权除息：股票会因分红（现金分红）、送股/转增股等行为导致股价“跳空下跌”（如10送10后股价腰斩），这种跳空会割裂K线走势的连贯性。复权的本质就是消除除权除息的影响，让股价走势回归“真实趋势”；而不复权则保留了实际交易价格的原貌。
三者的核心差异在于复权基准点不同（以哪个时间点的价格为“真实价格”，调整其他时间点的价格），进而导致股价数值、K线形态和应用场景完全不同。
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