人工智能（AI）技术在各个领域中的应用日益广泛，其中之一便是时间序列数据分析。时间序列数据指的是在连续的时间间隔内收集的数据点序列，例如气象站的每日温度记录、股市的每日收盘价、或是工厂传感器的实时数据。这类数据的特点是它们具有时间上的顺序性，这使得它们在分析时需要特别注意数据点之间的时间关联性。
在本文中，将探讨如何使用AI技术来处理时间序列数据，特别是如何进行数据预测和异常检测。将以比特币的历史价格数据为例，介绍如何构建一个能够预测未来价格并检测异常值的AI模型。
时间序列数据可以被描述为在等时间间隔内收集的观测序列。这种类型的数据几乎无处不在，无论是气象信息、股票/加密货币价格、心电图读数，还是任何类型的传感器数据，都可以视为时间序列数据。
以一个具体的例子来说明，假设有一个包含纽约气象站传感器捕获的天气读数的数据集。下表展示了该数据集的前5行，注意其索引是按天等间隔排列的：
Date | AWND | PRCP | TAVG
------------|------|------|-----
2021-01-01 | 12.3 | 0.0 | -2.2
2021-01-02 | 14.5 | 0.0 | -1.1
2021-01-03 | 8.0 | 0.0 | 0.0
2021-01-04 | 4.6 | 0.0 | 1.1
2021-01-05 | 9.4 | 0.0 | 2.2
在这个例子中，每一列代表一个描述现象的变量，AWND代表平均风速（公里/小时），PRCP代表平均降水量（毫米），TAVG代表平均气温（摄氏度）。
如果将TAVG的所有数据绘制成散点图，可以清楚地看到数据点的顺序对于理解其内在结构至关重要。在这个例子中，它显示了一个明显的趋势，如果不尊重数据的顺序，可能就不会注意到这一点。
上述概念为许多任务提供了基础，尤其是在数据科学和机器学习领域。想象一下，如果能够预测明天的天气（预测任务是根据一系列过去的值来预测未来的值），或者在更高级的情况下，预测明天的温度是否代表了天气历史中的一个异常值（异常检测）。
这个想法可以扩展到任何类似的数据类型。例如，可以预测明天的比特币价格。如果它代表了市场中的一个异常值，可能会根据这个预测做出买入或卖出的决策……这难道不令人兴奋吗？