在数据分析和预测领域，时间序列分析是一项重要的技能。它涉及到对数据点按时间顺序进行分析，以发现趋势、周期性以及潜在的模式。对于初学者来说，通过练习来熟悉这一过程是非常必要的。下面是一些时间序列练习题，帮助你更好地理解和应用相关技术。

练习一：数据预处理

假设你有一组关于某公司每日股票价格的数据，请完成以下任务：

1. 缺失值处理：检查数据中是否存在缺失值，并选择合适的方法填补这些空缺。

2. 异常值检测：识别并处理可能存在的异常值。

3. 数据平滑：使用移动平均法或其他方法对数据进行平滑处理。

练习二：趋势与季节性分析

使用上述股票价格数据，尝试找出其中的趋势和季节性成分。可以采用分解模型（如加法或乘法模型）来进行分析。

练习三：ARIMA模型构建

基于前面处理好的数据，构建一个ARIMA模型来预测未来的股票价格走势。需要确定p, d, q参数的最佳组合，并评估模型的表现。

练习四：指数平滑法

对比简单指数平滑法、Holt线性趋势法以及Holt-Winters季节性指数平滑法，在相同条件下预测未来一段时间内的股票价格，并比较三种方法的结果差异。

练习五：机器学习方法的应用

利用随机森林回归或者支持向量机等机器学习算法对股票价格进行预测。考虑将历史价格、交易量等因素作为输入特征。

以上就是几个基础的时间序列练习题目。通过实际操作这些问题，你可以逐渐掌握时间序列分析的基本流程和技术要点。当然，这只是一个起点，随着经验的增长，还可以探索更多高级主题如状态空间模型、长短期记忆网络(LSTM)等深度学习技术在时间序列预测中的应用。