时间序列分析是一种基于随时间收集的历史数据点来建模和预测未来值的方法。它通过识别数据中的模式，如趋势（长期方向）、季节性（重复周期）和噪声（随机波动）来工作。然后，这些模式被用于构建数学模型，并外推到未来。例如，一家零售公司可能会分析月度销售数据来预测下一季度的需求，并根据假日购物等季节性高峰进行调整。核心思想是，过去的表现，在得到适当建模后，为预测未来的结果提供了合理的依据。
开发人员通常使用 ARIMA（自回归积分滑动平均）或指数平滑等技术进行时间序列预测。例如，ARIMA 模型结合了自回归（使用过去的值）、差分（去除趋势）和滑动平均（平滑噪声）来拟合数据。一个实际例子是预测能源消耗：可以利用小时电力使用数据训练 ARIMA 模型来预测峰值需求，帮助公用事业公司规划电网容量。类似地，像 Holt-Winters 这样的指数平滑方法对于具有明显季节性的数据非常有效，例如根据历史模式预测每周网站流量。机器学习方法，例如 LSTM（长短期记忆网络），也用于处理复杂模式，如股票价格预测，在这些场景下，传统模型可能难以应对不规则的波动。
实现时间序列预测通常包括数据预处理（处理缺失值、确保平稳性）、模型选择、参数调优和准确性验证。例如，开发人员可以使用 Python 的 statsmodels 库来拟合 ARIMA 模型，并通过迭代参数 (p, d, q) 来最小化 AIC（赤池信息准则）等指标。Facebook 的 Prophet 等工具通过自动化趋势和季节性检测简化了这一过程。关键挑战包括避免过拟合（模型记忆了噪声而非模式）以及处理外部因素（例如，大流行病扰乱销售趋势）。通过结合领域知识和严格的测试，开发人员可以构建可靠的预测，为库存管理或资源分配等决策提供信息。