第十六段：WhatsApp 数据的时间序列分析方法
WhatsApp 消息均带有时间戳，构成丰富的时间序列数据，反映用户行为的时间动态变化，是分析用户活跃模式和事件驱动行为的关键。
时序数据预处理
清洗时间数据，处理时区差异、时间格式统一，是保证后续分析准确性的基础。缺失时间戳的消息需特别标注或剔除。
常用时间序列分析技术
包括移动平均、季节性分解（STL）、自回归模型（ARIMA）等，能帮助识别周期性 尼日利亚 WhatsApp 电话号码列表 行为和趋势变化，预测未来通讯活跃度。
应用场景举例
通过时间序列分析，可以检测节假日聊天量峰值、识别用户行为异常波动，甚至在危机事件中监测信息扩散速度，为决策提供时间维度参考。