时序数据是指按照时间顺序排列的数据。它是记录某个变量或一组变量在不同时间点上的测量值，例如股票价格、气温、销售额等。
时序数据样例
时序数据的特点如下：
- 时间顺序性：时序数据最重要的特点是按照时间顺序排列。每个数据点都对应着一个特定的时间点，时间的顺序性是时序数据的核心特征。
- 动态性：时序数据是动态变化的，每个时间点上的数据都是对于同一个变量的最新测量值。时序数据可以反映一个变量或一组变量的时间演变过程。
- 连续性：在大多数情况下，时序数据是连续的，即每个时间点上的数据点之间存在着时间上的紧密联系。相邻数据点之间的时间间隔通常是已知的，而且可以根据需要进行调整。
- 周期性：很多时序数据具有周期性的特征，即在固定的时间间隔上重复出现某种趋势或模式。例如，季节性变化、经济周期等都可能导致时序数据的周期性。
- 可预测性：根据历史数据和一定的统计方法，可以对未来的数据点进行预测。这种可预测性是建立在时间序列分析的基础上的，可以帮助人们更好地理解和掌握数据的走势和规律。
通过对时序数据的分析，可以研究变量之间的相互关系和时间趋势，预测未来的走势，制定相应的决策和行动计划。例如，在金融领域，通过分析股票价格和交易量等时序数据，可以发现市场趋势、进行投资决策等；在气候领域，通过分析气温、降雨量等时序数据，可以预测未来的气候变化、制定应对措施等。
