ARIMA（自回归整合滑动平均）模型是一种经典的时间序列分析方法，用于预测未来的时间序列数据。在Java数据分析中，ARIMA模型可以通过一些开源的Java库来实现，如Apache Commons Math、Weka等。
具体来说，可以使用ARIMA模型来分析历史时间序列数据，找出其潜在的趋势和周期性，并基于这些信息进行未来数据的预测。ARIMA模型的核心是对时间序列数据进行自回归、差分和滑动平均等处理，以消除数据的非平稳性，并找出适合的模型参数。
在Java数据分析中，可以使用ARIMA模型来解决一系列的问题，如股票价格预测、销售量预测、天气预测等。通过对历史数据的分析和建模，ARIMA模型可以帮助用户更准确地预测未来的数据走势，从而做出更好的决策。
总的来说，ARIMA模型在Java数据分析中具有广泛的应用前景，可以帮助用户更好地理解时间序列数据的规律性，并实现对未来数据的精准预测。