时间序列图以时间顺序可视化数据点，通常 x 轴表示时间，y 轴表示测量的变量。 主要目标是识别随时间变化的模式、趋势或异常。 例如，开发人员可以使用它来监控服务器响应时间、用户活动或应用程序性能指标。 图的结构有助于回答诸如“指标是增加还是减少？”或“是否存在重复的峰值或下降？”之类的问题。 需要观察的关键要素包括趋势（长期方向）、季节性（重复模式）、周期性波动（非固定周期变化）和噪声（随机变化）。 识别这些组成部分是了解数据底层行为的第一步。
要分析时间序列图，首先检查总体趋势。 移动平均线可以平滑短期噪声，以突出显示数据是上升（例如，用户群增长）、下降（例如，服务器正常运行时间下降）还是稳定。 接下来，通过寻找峰值或低谷重复出现的一致间隔来检查季节性。 例如，电子商务应用程序可能会显示每周五的流量峰值。 周期性模式缺乏固定周期（例如，影响云服务成本的经济衰退），更难检测，但可以通过比较更长的时间跨度来识别。 最后，检查异常值——偏离预期行为的突然峰值或下降。 开发人员可能会调查这些问题，将其视为潜在的错误、中断或外部事件（例如，病毒式帖子导致意外流量）。
实际示例有助于巩固解释。 假设开发人员绘制了六个月内每日 API 错误图。 稳定上升的趋势可能表明技术债务的累积，而每周的峰值可能与部署周期相关。 诸如 Python 的 matplotlib 或 seaborn 之类的工具可以生成这些图，而诸如 statsmodels 之类的库可以将序列分解为趋势、季节性和残差成分。 对于预测，识别这些模式使开发人员能够预测问题 - 比如在季节性流量高峰之前扩展服务器 - 或验证修复（例如，补丁后错误率下降）。 通过系统地将图分解为各个组成部分，开发人员可以将原始数据转化为可操作的见解，以进行系统优化和故障排除。