时间序列预测落地的关键在于目标对齐、数据可信、特征合理、验证真实四条主线。需明确预测目标与业务需求匹配，严查时间连续性、异常模式与平稳性，重视基础及时序特征工程，并采用滚动预测验证模拟真实场景。
时间序列预测在数据分析项目中，核心不在于堆砌模型，而在于构建一个可复现、可解释、能落地的闭环流程。真正起作用的，往往不是最复杂的模型，而是对数据特性的理解、特征工程的合理性，以及评估方式的严谨性。
先别急着建模——先问清楚：要预测什么？颗粒度多细？预测后谁用？怎么用？
时间序列数据看似规整，实则暗坑最多。上线前务必检查三件事：
多数真实场景下，LSTM/Prophet的效果提升，80%来自特征，而非网络结构或超参调优。
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用传统train/test切分或k折交叉验证，大概率会高估模型表现。正确做法是：
基本上就这些。模型可以换，框架可以升级，但目标对齐、数据可信、特征合理、验证真实这四条线守住了，时间序列预测才真正算落地了。
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