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時間序列分析是分析一段時間內收集的數據點的一種特殊方法。在時間序列分析中，分析人員在一段時間內定期記錄數據點，而不是定期或隨機記錄數據點。然而，這類分析不僅僅是收集一段時間內的數據。
時間序列數據與其他數據的不同之處在于，這種分析可以顯示變量隨時間的變化情況。換句話說，時間是一個關鍵變量，因為它能顯示數據點的調整過程以及最終結果。它提供了一個額外的數據源和數據間依賴關系的穩定安排。想要學好統計學的留學生們，一定不能錯過我們為大家帶來的時間序列分析學習指南。
時間序列分析有助于企業了解長期趨勢或系統模式的根本原因。通過數據可視化，企業用戶可以看到季節性趨勢，并深入研究這些趨勢出現的原因。借助現代分析平臺，這些可視化效果比折線圖更進一步。
通過分析固定時間間隔的數據，企業還可以使用時間序列預測來預測未來事件發生的可能性。時間序列預測是預測分析的一部分。它可以顯示數據的潛在變化，如季節性或周期性行為，從而更好地了解數據變量，幫助做出更好的預測。
由于時間序列分析涉及許多類別的數據或變化，分析人員有時不得不建立復雜的模型。然而，分析人員無法考慮所有變化，也無法將特定模型推廣到所有樣本。過于復雜或試圖做得太多的模型會導致擬合錯誤。模型擬合錯誤或過度擬合會導致模型無法區分隨機誤差和真實關系，從而使分析出現偏差，預測不準確。
時間序列分析模型包括
a.分類：確定并分配數據類別。
b.曲線擬合：將數據沿曲線排列，以檢驗數據中變量之間的關系。
c.描述性分析： 識別時間序列數據中的模式，如趨勢、周期或季節性。
d.解釋性分析： 試圖理解數據和數據中的關系以及因果關系。
e.探索性分析： 突出時間序列數據的關鍵特征，通常采用可視化形式。
f.預測： 對未來數據的預測。這種類型以過去的趨勢為基礎。它使用過去的數據作為未來數據的模型，并預測圖表上未來點可能出現的情況。
g.干預分析： 研究事件如何改變數據。
h.分段： 對數據進行分段，以顯示原始信息的關鍵特征。
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閱讀原文：http://www.brains-tank.com/news/13883_61.html
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