时间序列分析指的是通过对时间相关数据进行系统分析，从数据中找到规律与趋势。时间序列分析是一种广泛应用在统计学、经济学、工程学等领域的数据分析方法。它可以预测未来的情况，为决策提供依据。
时间序列分析的概念来源于时间序列。时间序列指的是按照时间先后顺序，对同一变量在不同时间点上的取值进行观察、记录和分析得到的数据序列。
时间序列分析主要有三个步骤：模型识别、参数估计和模型检验。模型识别包括对数据进行分解、获取数据特征、判断时序图常见模式等；参数估计指的是基于数据估算模型参数；模型检验是指通过检验模型残差的自相关和偏自相关图，来检验模型是否可用。
时间序列分析的应用场景非常广泛。在经济领域，它可以用于预测未来的股票走势、失业率等；在工业领域，它可以用于预测产品产量、热销时段等；在气象预报中，它可以用于预测天气变化等。不同领域的应用，都需要结合领域的特点，选择合适的模型。
