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要检查时间序列数据是否是静止的，可以使用Python中的Statistical Tests。以下是用Python检查时间序列数据是否是静止的步骤：

1. 导入所需的包和库：

import pandas as pd
import numpy as np
from statsmodels.tsa.stattools import adfuller

1. 读取时间序列数据：

ts = pd.read_csv('time_series_data.csv', header=None, index_col=0, names=['Value']) 

1. 将时间序列数据绘制成图表：

import matplotlib.pyplot as plt
plt.plot(ts)
plt.show()

1. 利用单位根检验（ADF test）来检查时间序列数据是否是静止的。若不是静止的，则需要对其进行差分（differencing）处理，直到数据变得静止为止。以下是对单位根检验进行的代码：

result = adfuller(ts['Value'].values)
print('ADF Statistic:', result[0])
print('p-value:', result[1])
print('Critical Values:')
for key, value in result[4].items():
    print('\t%s: %.3f' % (key, value))

1. 根据ADF统计量（ADF statistic）及p值来判断时间序列数据是否是静止的。若ADF统计量小于某个临界值，且p值小于0.05，则可以认为时间序列数据是静止的，否则需要进行差分处理。

例如，当ADF Statistic为-3.645，p-value为0.005，则可以认为时间序列数据是静止的。

总之，以上是利用Python检查时间序列数据是否是静止的步骤。