自动化时间序列预测的核心是构建稳定、可复现、响应数据更新的端到端流水线，涵盖自动数据清洗、特征工程（滞后项、滚动统计、周期编码）、模型选型与超参调优。
自动化脚本实现时间序列预测，核心是把数据准备、特征工程、模型训练、评估与部署串成可重复执行的流水线，而不是手动调参跑一次就结束。关键不在“多炫酷的模型”，而在“稳定、可复现、能响应数据更新”。
数据接入与自动清洗
脚本第一步不是建模，而是让数据“能用”。真实场景中，时间序列常有缺失、跳变、时区错乱或格式不统一（比如日期列是字符串、混着空格或中文）。自动化脚本需内置校验和修复逻辑：
- 自动识别时间列（通过列名关键词如“date”“time”“dt”，或检测字段是否可转为datetime）
- 按业务规则填充缺失值（例如：销量序列用前向填充+周末补0；传感器数据用滑动窗口中位数插补）
- 检测并标记异常点（如用IQR或简单阈值法），不直接删除，而是生成标记列供后续模型感知
- 统一采样频率（如原始是分钟级，但预测需日粒度，则自动重采样并聚合，sum/mean按指标语义选）
特征自动构建与滞后管理
时间序列的特征不是靠人工拍脑袋，而是由脚本按周期规律自动生成。重点是“滞后项”“滚动统计”“周期编码”三类：
- 滞后特征：自动添加 lag_1、lag_7、lag_30 等，数量根据目标周期（如周预测加7个lag，月预测加30）和内存限制动态截断
- 滚动窗口：计算 rolling_mean_7、rolling_std_14、rolling_max_30，窗口长度与业务周期对齐（电商看7天均值，IoT看1小时均值）
- 时间结构编码：从时间索引中提取 hour、dayofweek、is_holiday（调用节假日API或本地表）、month_sin/month_cos 等，避免模型把“1月”和“12月”当成离散类别
所有特征列名带前缀（如 feat_lag_7、feat_roll_std_14），方便后续筛选和解释。
模型选择与超参自动调优
不硬写死一个模型，而是让脚本根据数据长度、频率、趋势强度等指标，自动推荐候选集，并行训练+交叉验证选最优：
- 短序列（
- 中长序列（100–5000点）→ LightGBM/XGBoost（支持时间特征+滞后项）+ 时间序列交叉验证（TimeSeriesSplit）
- 长且高维（含多变量）→ 试 N-BEATS 或简单 LSTM（仅当提升显著且部署可行时启用）
- 超参搜索用贝叶斯优化（如optuna）而非网格搜索，限定总试验次数（如50次），防止卡死
每次训练保存模型文件、参数快照、CV得分，便于回溯对比。
预测执行与结果自动发布
预测不是终点，结果要能被下游用上。脚本最后一步应完成闭环：
- 批量生成未来N步预测（如未来7天日销量），输出含时间戳、预测值、95%置信区间（若模型支持）的DataFrame
- 自动写入数据库表（如MySQL/PostgreSQL的forecast_result表），或覆盖指定CSV/Parquet路径
- 触发轻量通知：预测值突变＞20%时，发企业微信/钉钉消息；失败时发告警邮件并附错误日志片段
- 保留最近3次预测版本，加时间戳后缀（如 forecast_20240520.parquet），方便A/B对比
基本上就这些。自动化不是一步到位，而是从“手动跑通一次”开始，把每个环节封装成函数，再用调度器（如Airflow、APScheduler）定时触发。越早把数据清洗和特征逻辑固化，后期换模型或加指标就越省力。
