在时间序列分析中，趋势代表数据的长期方向或潜在模式，与短期波动或季节性影响无关。它有助于识别数据是随时间增加、减少还是稳定。例如，在销售数据中，趋势可能显示五年内的稳定增长，即使月销售额因节假日或促销活动而异。检测趋势至关重要，因为它们通常反映根本性变化，例如经济变化或用户行为，从而为预测和决策提供信息。忽略趋势可能会导致模型误解数据的真实行为。
趋势通常通过分解或建模来解决。分解方法，如 STL（使用 LOESS 的季节-趋势分解），将时间序列分解为趋势、季节和残差分量。例如，分析网站流量数据可能会揭示由于自然增长而导致的逐渐上升趋势，这与每周的峰值是分开的。建模方法，如线性回归或带有趋势项的自回归模型，显式地包含了趋势。开发人员可以使用 Python 中的 statsmodels 等库来拟合季度收入数据的趋势线，从而实现考虑持续增长的预测。然而，趋势并不总是线性的——有些趋势可能遵循指数或多项式路径，需要像样条这样的灵活技术。
对于开发人员来说，处理趋势涉及实际步骤，如差分（减去过去的值以稳定均值）或应用变换（例如，对数）。例如，股票价格的差分可以消除趋势，使序列平稳，这是像 ARIMA 这样的模型的要求。像 pandas 这样的工具通过像 diff() 这样的方法简化了这些操作。然而，诸如将复杂的趋势过度拟合到嘈杂的数据之类的失误可能会损害模型的性能。探索性分析，例如绘制滚动平均值，有助于验证假设。最终，理解趋势确保模型捕获有意义的模式而不是噪声，从而实现可靠的预测和可操作的见解。