时间序列预测落地的关键在于目标对齐、数据可信、特征合理、验证真实四条主线。需明确预测目标与业务需求匹配，严查时间连续性、异常模式与平稳性，重视基础及时序特征工程，并采用滚动预测验证模拟真实场景。
时间序列预测在数据分析项目中，核心不在于堆砌模型，而在于构建一个可复现、可解释、能落地的闭环流程。真正起作用的，往往不是最复杂的模型，而是对数据特性的理解、特征工程的合理性，以及评估方式的严谨性。
明确预测目标与业务对齐
先别急着建模——先问清楚：要预测什么？颗粒度多细？预测后谁用？怎么用？
- 预测目标决定建模方式：是单步预测（如明天销量）还是多步滚动（未来7天逐日预测）？
- 时间粒度影响特征设计：小时级数据需考虑日内周期性（如早高峰），月度数据则更关注季节性和趋势拐点。
- 业务容忍度决定评估指标：库存补货怕低估，用MAE或SMAPE更合理；营销预算怕高估，可加权惩罚上偏误差。
数据预处理必须做“三查”
时间序列数据看似规整，实则暗坑最多。上线前务必检查三件事：
- 查时间连续性：用pd.date_range比对原始索引，补全缺失时间点（用插值或前向填充，但要标记缺失标识列）。
- 查异常值模式：不只看单点离群，要看是否成片异常（如系统故障导致连续24小时零销量），这类需单独建模或剔除。
- 查平稳性与差分阶数：用ADF检验+ACF图判断；一阶差分后仍不稳？可能是长期趋势+结构突变，考虑分段建模或引入时间虚拟变量。
特征工程比模型选择更重要
多数真实场景下，LSTM/Prophet的效果提升，80%来自特征，而非网络结构或超参调优。
- 基础时间特征：星期几、是否节假日、月内第几天、是否季末——这些比“时间戳转数值”有用得多。
- 滞后特征：不只是lag1/lag7，试试lag12（对应一年前同月）、lag24（双周周期），再加滑动统计（7天均值、14天标准差）。
- 外部变量整合：天气温度、竞品促销日历、搜索指数——用滞后项对齐时序，避免未来信息泄露。
验证策略必须模拟真实使用场景
用传统train/test切分或k折交叉验证，大概率会高估模型表现。正确做法是：
- 采用滚动预测验证（Rolling Forecast Origin）：训练集从起点开始，每次向前滚动一个预测步长，重新拟合并预测下一步。
- 预留足够长的“不可见期”：比如预测未来30天，验证期至少留60天，确保模型没见过任何待预测时段的数据。
- 保存每次滚动中的特征状态：如滑动窗口均值、累计计数等，部署时需复现相同初始化逻辑。
基本上就这些。模型可以换，框架可以升级，但目标对齐、数据可信、特征合理、验证真实这四条线守住了，时间序列预测才真正算落地了。
