时间序列是在一系列等间隔的时间期间上得到的一组观测值 y1, y2, ... ,yN。时间序列数据的一些示例包括季度销售报表，每月平均温度和太阳黑子计数。“时间序列”平台支持您探索在这些数据类型中找到的模式和趋势，然后可以使用这些模式和趋势来预测未来发展。

时间序列数据所共有的特征包括季节性、趋势和自相关性。季节性是指在已知的一段时间上发生的模式。例如，每月收集的数据可能与所有数据收集年份上的夏季月份相似。趋势是指序列的长期变动情况，例如值随着时间逐渐增加或减小。自相关性是指序列中的每个点与序列中早先的值相关的程度。