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時間序列應用的問題，我們搜遍了碩博士論文和台灣出版的書籍，推薦（美）阿曼多·凡丹戈寫的 Python數據分析（第2版） 可以從中找到所需的評價。
另外網站深度學習之- 時間序列 - 以斯帖統計顧問公司也說明：在許多領域當中，我們常會需要處理按照時間先後順序所形成的序列資料，這類型的資料我們稱之為時間序列(time series)，像是金融領域裡預測股價的應用 ...
國立暨南國際大學 新興產業策略與發展碩士學位學程 白炳豐所指導 劉于慧的 時間序列於茭白筍價格及產量預測 （2021），提出時間序列應用關鍵因素是什麼，來自於時間序列、價格預測、交易量預測、茭白筍、農產品預測模型。
而第二篇論文國立臺北科技大學 環境工程與管理研究所 曾昭衡、陳伶伶所指導 徐韻如的 以機器學習理論建置氣候因子和天氣災害因子與潛在水稻損失預測模型 （2020），提出因為有 氣候變遷、人工智慧、機械學習、水稻損失、社會科學統計軟體(SPSS)的重點而找出了 時間序列應用的解答。
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Python數據分析（第2版）
為了解決時間序列應用 的問題，作者（美）阿曼多·凡丹戈 這樣論述：
Python作為一種程序設計語言，憑借其簡潔、易讀及可擴展性日漸成為程序設計領域備受推崇的語言。同時，Python語言的數據分析功能也逐漸為大眾所認可。 本書就是一本介紹如何用Python進行數據分析的學習指南。全書共12章，從Python程序庫入門、NumPy數組和Pandas入門開始，陸續介紹了數據的檢索、數據加工與存儲、數據可視化等內容。同時，本書還介紹了信號處理與時間序列、應用數據庫、分析文本數據與社交媒體、預測性分析與機器學習、Python生態系統的外部環境和雲計算、性能優化及分析、並發性等內容。在本書的最后，還采用3個附錄的形式為讀者補充了一些重要概念、常用函數以及在線資源等
重要內容。 本書延續了上一版示例豐富、簡單易懂的優點，非常適合對Python語言感興趣或者想要使用Python語言進行數據分析的讀者參考閱讀。作者:[美]阿曼多·凡丹戈（Armando Fandango） 譯者:韓波 Armando Fandango是Epic工程咨詢集團知名數據科學家，負責與國防和政府機構有關的保密項目。Armando是一位技術精湛的技術人員，擁有全球創業公司和大型公司的工作經歷和管理經驗。他的工作涉及金融科技、證券交易所、銀行、生物信息學、基因組學、廣告技術、基礎設施、交通運輸、能源、人力資源和娛樂等多個領域。Armando在預測分析、數據科學、機器學習、大數據
、產品工程、高性能計算和雲基礎設施等項目中工作了十多年。他的研究興趣橫跨機器學習、深度學習和科學計算等領域。
時間序列於茭白筍價格及產量預測
為了解決時間序列應用 的問題，作者劉于慧 這樣論述：
自古以來由於台灣地處有緯度集地形起伏變化大等優勢，農業的良好發展聞名於國際，然而隨著經濟逐漸發展進入工業時代，使得農業面臨從農人口流失以及高齡化的困境。然而隨著資通訊技術的發展，一級產業也逐漸導入資訊處理技術，促使農業生產進入新的階段。隨著農委會推動之「智慧農業計畫」以及休閒農業的興起，讓青年人逐漸回流，然而經驗傳承的斷層以及氣候的變化使得回鄉青年在發展上承受很大的風險，除了受到天災影響之外，蔬菜行情的劇烈波動使得作物豐收卻落入低價的困境。為了將低農業生產之風險，最好的狀況是在市價高時與生產期相符，隨著種植技術的進步，農業生產期間透過科技輔助是可以調控的，需要進一步瞭解的是如何事先知道何時為
最佳生產期以及良好售價範圍，因此在農業生產規劃前期準確價格與交易量的預測猶為重要。台灣多樣化的氣候與地形特色促使了不同鄉鎮有不一樣的特產，因此本研究特別以埔里之特色農產品－茭白筍為研究目標，透過蔬果批發市場數據之收集，以時間序列預測法的自我迴歸整合移動平均模型(Autoregressive Integrated Moving Average, ARIMA)、季節性自我相關整合移動平均模型(Seasonal Autoregressive Integrated Moving Average, SARIMA)與三次指數平滑法(Triple exponential smoothing, Holt-Wi
nters)預測茭白筍之未來價格與交易量，再根據預測之結果進行誤差評估進行比較。從研究的結果顯示，三種預測方法在適合的參數組合下皆有良好的預測結果，而在本研究結果表現最佳之模型為ARIMA模型。
以機器學習理論建置氣候因子和天氣災害因子與潛在水稻損失預測模型
為了解決時間序列應用 的問題，作者徐韻如 這樣論述：
聯合國指出21世紀極端的氣候將會更頻繁與廣泛，氣候變遷所造成的災害已成為全人類的安全問題。近年人工智慧(AI)的興起及機器學習(ML)應用，在環境應用方面的影響也不遑多讓。在農產業水稻方面，雖有天氣預測支援農民進行相關防護措施，但突如其來的天災降臨時，造成的水稻損失是逐年增加。若能提早得知天災造成的水稻潛在損失，即能提早做好災前的應變，減少人民財產損失。本研究旨在導入ML之概念，利用ML軟體，如：SPSS，做環境衝擊因數對水稻造成的災害預測及氣候模擬分析。將氣象因子及天然災害因子列為變數，再藉由獨立樣本T檢定及類神經網路進行變數篩選。利用機器學習理論基礎之決策樹進行模型訓練，並使用特徵曲線(
ROC)圖及曲線下面積(AUC)衡量模型的準確度及預測價值，再利用IPCC RCP 4.5預測值進行長短期預測。本研究所得決策樹結果共有四種模式，做為水稻潛在損失之長短期預測使用。在短期預測之結果方面單一月份預測成果和實際值差異過大，但單一事件的預測結果卻很精準，水害可使用模式一；寒害可使用模式三；病蟲害可使用模式二。而在長期預測分析結果共有兩部分：第一部分(2020)結果得知，預測值與實際值差異率為83%。相較於以觀測值進行水稻潛在損失金額的預測結果優，表示此模式適合以未來氣象預測值進行水稻潛在損失的預測。第二部份(2017-2019)結果得知，預測值與實際值差異率為68%。兩部分之結果相差
15%，代表以一個時間區段進行水稻潛在損失的預測結果較佳。農委會或農糧署等相關單位應可根據不同目的（短期、長期預測）進行本論文模式一至四之選擇。短期（月預測）可依災害類別如：水害使用模式一、寒害使用模式三、病蟲害使用模式二；而長期（年預測）預測亦可使用模式一。