时间序列中的因果分析是确定一个随时间变化的变量的变化是否直接影响另一个变量的过程。与仅识别变量之间简单关联的分析不同，因果分析旨在揭示是否存在因果关系。这对于做出明智的决策至关重要，例如根据观测到的指标调整系统参数。例如，在软件系统中，了解服务器负载增加是否直接导致更高的响应时间（而不仅仅是相关）有助于工程师有效地优化资源。常用技术包括统计检验、对照实验和考虑时间依赖性的模型。
时间序列因果分析的一个关键方法是格兰杰因果关系（Granger causality）。这种统计方法检验一个变量（例如，网络延迟）的过去值是否能比仅使用自身历史数据更有效地改善对另一个变量（例如，用户参与度）的预测。开发者可以使用 Python 中的 statsmodels 等库来实现格兰杰因果关系。另一种方法是双重差分法（difference-in-differences），常用于观察性研究。例如，如果一个团队在特定区域部署了新的缓存层，他们可能会比较已处理区域和未处理区域的指标变化来推断因果关系。合成控制法（例如，创建“虚拟”对照组）或结构性时间序列模型（明确建模趋势和季节性）等工具也用于从噪声中分离出因果效应。
然而，时间序列中的因果分析面临挑战。伪相关——例如不相关指标（例如，数据库错误和第三方 API 的正常运行时间）之间的巧合一致——可能导致错误的结论。必须考虑混杂变量，例如外部事件（例如，影响服务器流量的节日促销活动）。开发者应将领域知识与严格的统计检验相结合，以验证假设。例如，运行 A/B 测试（可行时）或使用反事实预测模型可以加强因果关系的断言。实际上，因果分析需要仔细的设计、迭代测试以及对看似过于巧合的模式保持怀疑态度。工具是有帮助的，但人的判断对于避免代价高昂的误解仍然至关重要。