在数据科学与信号处理领域，STL（Seasonal and Trend decomposition using Loess）是一种强大的工具，用于分解时间序列数据中的趋势和季节性成分。它由Robert Cleveland等人于1990年提出，至今仍是分析周期性数据的经典方法之一。📊✨

STL的特点在于其灵活性和高效性。通过局部加权回归（Loess），STL能够精准地分离出时间序列中的长期趋势、季节波动以及残差部分。这种分解方式不仅适用于常规的时间序列，还能应对包含异常值或噪声的数据集，展现出极强的鲁棒性。💡💫

此外，STL支持用户自定义参数设置，如滑动窗口大小及迭代次数，从而更好地适应不同应用场景的需求。无论是商业预测还是气候数据分析，STL都能提供可靠的见解。🌍📈

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