时间序列（Time Series）是指将某种现象的统计指标在不同时间上的各个数值，按时间先后顺序排列而形成的序列。这种序列可以反映现象的发展状态和结果，通常用于描述和预测未来的趋势。
时间序列的构成要素主要包括：
时间：
序列中每个数值所对应的时间点或时间段。
指标数值：
反映现象在不同时间点上的发展水平或数量。
时间序列分析的目的是通过对过去的数据进行分析，揭示其内在的规律和趋势，从而用于预测未来的表现。这种分析方法在统计学、经济学、军事科学、空间科学、气象预报和工业自动化等多个领域都有广泛应用。
时间序列数据具有时间依赖性，即当前的数据往往受到之前数据的影响。这种依赖关系是时间序列分析和预测的关键所在。通过对时间序列数据的分析，可以识别出数据的趋势、季节性和周期性变化，以及可能的随机扰动，从而建立相应的预测模型。
时间序列分析的方法包括自相关分析、谱分析、回归分析、时间序列模型（如ARIMA模型）等，这些方法有助于揭示数据背后的统计规律，并为决策提供科学依据。