时间序列是在特定时间间隔收集或记录的数据点序列。时间序列的主要组成部分是**趋势**、**季节性**、**周期性模式**和**不规则变动**（也称为残差或噪声）。这些组成部分帮助开发者和分析师理解潜在的模式、进行预测并识别异常。通过将时间序列分解成这些部分，你可以分别分析每个元素并构建模型来解释它们的个体影响。
**趋势**代表数据的长期方向，显示值在较长时间内是增加、减少还是保持稳定。例如，一家公司的年度收入可能会因为市场扩张而在五年内呈现上升趋势。**季节性**指的是与特定时间间隔相关的规则、重复模式，例如每日、每周或每年的周期。一个经典的例子是零售额在每年 12 月因假日购物而达到峰值。**周期性模式**是在更长、更不可预测的时期内发生的波动（例如，每 5-10 年一次的经济繁荣和衰退）。与季节性不同，这些周期并非固定在日历上。最后，**不规则变动**是随机的、无法解释的噪声，由自然灾害或突发市场变化等意外事件引起。这些组成部分经常相互作用，因此必须隔离它们才能进行准确的分析。
为了有效地处理时间序列数据，开发者通常使用分解方法。例如，**加法分解**将时间序列视为其组成部分的总和（趋势 + 季节性 + 噪声），而**乘法分解**使用乘法。诸如 Python 的 statsmodels 库之类的工具提供了以编程方式分解数据的功能。理解这些组成部分对于诸如预测（例如，预测未来销售额）或异常检测（例如，识别欺诈性交易）之类的任务至关重要。例如，从每月温度数据中移除季节性可以帮助气候科学家专注于全球变暖等长期趋势。通过隔离每个组成部分，开发者可以构建更好地捕捉数据真实行为的模型，从而获得更可靠的见解和预测。