时序数据预测是数据科学中的一个重要任务，广泛应用于金融市场预测、天气预报、销售预测等领域。常见的时序数据预测方法包括传统统计学模型和现代深度学习模型。本文将深入探讨两种常用的时序数据预测方法——ARIMA模型（自回归积分滑动平均模型）与LSTM（长短期记忆网络），并通过Python代码实现这两种方法的对比。我们将从数据准备、模型构建到模型评估全面展示如何使用这两种方法进行时序数据预测，同时分析它们各自的优缺点和适用场景。