时间序列分析是在我们获取到时间序列数据后对其进行统计分析，以便掌握动态变化规律，并进行趋势分析和预测，从而提供数据决策支持。时间序列分析可以用于时间序列数据挖掘、销售预测、金融分析、工业质量控制等多个领域。
时间序列数据具有很多特点：时间上的依赖性、随机性、趋势性、周期性和季节性。时间序列的主要成分有趋势、季节性变化，以及随机波动。在进行时间序列分析的时候，通常需要先对时间序列进行平稳化处理，剔除影响分析的趋势和季节性因素，才能更加准确地进行预测。
在时下数据分析领域，掌握时间序列分析技能，将为你带来更多的市场竞争优势。不妨试着学习一下时间序列分析方法，提高自身的数据决策能力。