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为啥要处理成平稳数据，用处理非平稳数据的模型，比如预测短期，用Holter-winters的这种指数平滑的模型不也可以吗？

平稳的基本思想是:时间序列的行为并不随时间改变。平稳性刻画的是时间序列的统计性质关于时间平移的不变性。我们研究时间序列很重要的一个出发点 是希望通过时间序列的历史数据来得到其未来的一些预测，换言之，我们希望时间序列在历史数据上的一些性质，在将来保持不变，这就是时间平移的不变性。反之，如果时间序列不是平稳的，由历史数据得到的统计性质对未来预测毫无意义。

指数平滑法有几种不同形式：一次指数平滑法针对没有趋势和季节性的序列，二次指数平滑法针对有趋势但没有季节性的序列，三次指数平滑法针对有趋势也有季节性的序列。“Holt-Winters"有时特指三次指数平滑法。

Holt指数平滑，Winter指数平滑都是可以处理带有线性趋势的时序模型

ARIMA模型运用有一个较为通用的流程，如下所示:

1.根据时间序列的散点图、自相关函数和偏自相关函数图识别其平稳性。

2.对非平稳的时间序列数据进行平稳化处理。直到处理后的自相关函数和偏自相关函数的数值非显著非零。

3.根据所识别出来的特征建立相应的时间序列模型。平稳化处理后，若偏自相关函数是截尾的，而自相关函数是拖尾的，则建立AR模型；若偏自相关函数是拖尾的，而自相关函数是截尾的，则建立MA模型；若偏自相关函数和自相关函数均是拖尾的，则序列适合ARMA模型。

4.参数估计，检验是否具有统计意义。

5.假设检验，判断（诊断）残差序列是否为白噪声序列。

6.利用已通过检验的模型进行预测。

由于良好的统计特性，ARIMA模型是应用最广泛的时间序列模型，各种指数平滑模型都可以用ARIMA模型来实现。即通过Holter-winters建立的模型，用ARIMA同样可以得到。