数据粒度——时间序列数据中细节的程度——会显著影响时间序列模型的性能、复杂性和适用性。粒度决定了数据点的采样频率（例如，每小时与每天），并影响了捕获细粒度模式与管理噪声或计算成本之间的权衡。较高的粒度（例如，分钟级数据）提供更详细的信息，但可能会引入噪声、需要更多的存储空间并增加处理时间。较低的粒度（例如，每月汇总）简化了分析，但有过度简化趋势或遗漏关键短期模式的风险。
例如，考虑一个预测股票价格的模型。分钟级数据可能捕获盘中波动，但可能会过度拟合随机波动，从而降低模型的泛化能力。相反，每日收盘价可以消除噪音，但可能会错过与快速价格变化相关的机会。类似地，在能源需求预测中，每小时数据有助于对高峰使用时间进行建模，而每月平均值可能会掩盖每日的消费高峰。像 ARIMA 或 LSTM 这样的模型在这里表现不同：高频数据可能需要 LSTM 来处理长序列，从而增加训练时间，而粗糙的数据可能让像 ARIMA 这样的更简单的模型以更少的计算资源充分发挥作用。
开发人员必须平衡粒度与问题的要求。高粒度需要强大的预处理（例如，处理缺失值、噪声过滤）和可扩展的基础设施。诸如下采样或滚动窗口等技术可以在不丢失基本模式的情况下减少数据量。领域知识至关重要：在物联网传感器监控中，亚秒级数据可能是异常检测所必需的，但零售销售预测可以使用每周汇总数据。选择正确的粒度通常需要测试——比较不同分辨率下的模型精度和资源使用情况——以找到特定用例的最佳权衡。