時間序列是按照時間發生的順序排列的壹系列數據點，包含壹些信息。在時間序列數據中，通常包含數據發展趨勢(上升、下降、維持)和數據變化規律(季節性)的特征。這些特征往往具有壹定的規律性和預見性。具體來說，時間序列數據具有以下特征:
趨勢:壹個變量隨著時間的進展或自變量的變化，表現出相對緩慢而長期的上升、下降、保持不變的趨勢，但變化的幅度可能不相等。
季節性:由於自然季節交替等外界影響而產生的峰谷規律。
隨機性:個別時刻呈現隨機變化，整體呈現統計規律。
在壹些應用場景中，需要對時間序列數據進行預測，例如在零售、電子商務等行業，需要對未來的銷售金額、客流量、訂單量進行預測。準確的預測結果可以為企業的領導提供決策參考，有助於提高企業的人力效率，為企業帶來更多的利潤。
時間序列數據中的季節性是指數據中所包含的周期性變化的規律，往往與年、月、季、周等季節性時間點密切相關。通常季節因素可以分為1。附加季節性和2。倍增的季節性。