时间序列分析是一种用于分析随时间收集或记录的数据点的统计技术。其目标是识别数据中的模式、趋势或关系，以便进行预测或为决策提供信息。时间序列数据之所以独特，是因为观测值具有时间依赖性，这意味着每个数据点都与特定的时间戳相关联（例如，每小时的温度读数、每日股票价格或每月销售数据）。这种依赖性需要专门的方法来处理趋势、季节性和噪声，这些都是时间数据的常见特征。例如，分析零售销售数据可能会揭示假日期间的季节性高峰、多年来的逐渐上升趋势或由于促销等外部因素导致的非规则波动。
开发人员经常将时间序列分析应用于预测、异常检测或性能监控等领域。一个经典的例子是使用历史数据预测未来值，例如估计服务器流量进行容量规划或预测能源消耗以优化电网运营。ARIMA（自回归积分移动平均）或指数平滑等技术常用于此类任务。另一个应用是异常检测：通过对随时间的正常行为建模，可以标记突然的偏差（例如，网站访问量下降或错误率飙升）以进行调查。像 Facebook 的 Prophet 或 Python 的 statsmodels 库等工具简化了这些方法的实现，使开发人员能够专注于解释结果，而不是从头构建算法。
从技术角度来看，时间序列分析涉及预处理步骤，例如重采样（将数据转换为一致的时间间隔）、处理缺失值和确保平稳性（去除趋势和季节性以稳定统计属性）。开发人员可能会使用 Python 的 pandas 进行数据处理，使用 statsmodels 构建统计模型，或使用像 TensorFlow 这样的机器学习框架进行深度学习方法（例如，使用 LSTM 处理复杂模式）。一个关键挑战是平衡模型的复杂性与可解释性——移动平均等简单模型易于解释，但可能错过细微模式，而神经网络可以捕获复杂的关联，但需要更多的数据和计算资源。交叉验证策略还必须考虑时间依赖性，以避免数据泄露，确保模型对未见的未来数据具有良好的泛化能力。