第十二段：WhatsApp 数据的时间序列分析技术
WhatsApp 数据库中每条消息都带有时间戳，精确到毫秒，构成丰富的时间序列数据。分析这些时间戳可以揭示用户活跃模式和沟通节奏。
周期性行为识别
通过时间序列分解技术，如傅里叶变换或季节性趋势分解（STL），可以识别日常、 尼日利亚 WhatsApp 电话号码列表 周末或节假日的消息频率波动，帮助理解用户沟通习惯。
异常检测与突发事件
基于时间序列的异常检测模型，如基于孤立森林（Isolation Forest）或基于 LSTM 的预测误差检测，可用于发现异常高频消息或突发话题。
预测模型应用
利用 ARIMA、Prophet 或 LSTM 等时间序列预测模型，可以预测未来某一时间段的消息量，辅助客户服务资源分配和运营策略制定。