Celem analizy jest stworzenie modelu pewnego procesu na podstawie zauważonych zmian w czasie odnoszących się do mierzalnych wielkości, które go opisują?

Zastosowanie szeregów czasowych w analizie danych to tak naprawdę badanie, jak różne wartości zmieniają się w czasie. To pomaga w tworzeniu modeli, które przewidują, co może się dziać w przyszłości. Szeregi czasowe to po prostu uporządkowane dane, które zbieramy w równych odstępach. Dzięki temu możemy analizować różne trendy, sezonowość czy cykliczność. Na przykład, prognozowanie popytu na różne produkty w handlu to świetny przypadek użycia. Patrząc na to, co się działo ze sprzedażą w przeszłości, łatwiej planować zapasy. W finansach także są bardzo przydatne, bo pozwalają przewidywać, jak będą się zmieniały kursy akcji czy walut. W praktyce często korzysta się z metod takich jak ARIMA czy wygładzanie wykładnicze. Zrozumienie, jak działają szereg czasowy, jest mega ważne, jeśli chcemy podejmować dobre decyzje oparte na danych, co ma sens w biznesie i analityce w ogóle.