描述性和预测性时间序列分析在理解和利用顺序数据方面发挥着不同的作用。描述性分析侧重于总结历史数据以识别模式、趋势或异常，而预测性分析则使用历史模式来预测未来的值。 关键区别在于它们的目标：描述性方法解释发生了什么，而预测性模型则估计接下来可能发生什么。两者都是必不可少的，但解决了数据分析的不同阶段。
描述性时间序列分析涉及探索和可视化数据以揭示底层结构的技术。 例如，将时间序列分解为趋势、季节性和残差分量有助于开发人员理解重复出现的模式。诸如移动平均线或自相关图之类的工具可以突出显示趋势或周期性行为。一个典型的用例是分析每月销售数据，以识别季节性高峰（例如，假日销售额激增）或长期增长趋势。 描述性方法还有助于通过将当前数据与历史基线进行比较来检测异常，例如服务器流量的突然下降。这些见解是做出明智决策的基础，但不会直接预测结果——它们只是描述已经发生的事情。
预测性时间序列分析，与之相反，构建模型以根据历史模式预测未来的值。 诸如 ARIMA（自回归积分移动平均）或机器学习模型（例如，LSTM 网络）之类的技术使用过去的数据来生成预测。 例如，开发人员可能会在每小时温度数据上训练 ARIMA 模型以预测下周的天气。 预测模型通常需要仔细调整——调整滞后项或季节性分量等参数——以平衡准确性和过度拟合。 实际应用包括需求预测（例如，预测电力使用量以优化电网运营）或股票价格预测。 但是，预测模型在很大程度上依赖于描述性见解的质量；如果不了解历史模式（如季节性），预测可能会不可靠。
总而言之，描述性分析通过解释过去的数据提供“什么”，而预测性分析通过推断趋势来回答“接下来是什么”。 开发人员经常将两者结合起来：使用描述性方法来清理数据并识别模式，然后应用预测模型来根据这些见解采取行动。 例如，一家零售公司可能会首先分析季节性销售趋势（描述性），然后使用这些发现来构建库存计划模型（预测性）。 了解这两种方法可确保强大的时间序列工作流程。