時間序列是用來研究數(shù)據(jù)隨時間變化趨勢而變化的一類算法，它是一種常用的回歸預測方法。它的原理是事物的連續(xù)性，所謂連續(xù)性是指客觀事物的發(fā)展具有合乎規(guī)律的連續(xù)性，事物發(fā)展是按照它本身固有的規(guī)律進行的。在一定條件下，只要規(guī)律賴以發(fā)生作用的條件不產(chǎn)生質(zhì)的變化，則事物的基本發(fā)展趨勢在未來就還會延續(xù)下去。

從本質(zhì)上看，時間序列算法是利用統(tǒng)計技術與方法，從預測指標的時間序列中找出演變模式，建立數(shù)學模型，對預測指標的未來發(fā)展趨勢做出定量估計。

時間序列可以解決在只有時間（序列項）而沒有其他可控變量下對未來數(shù)據(jù)的預測問題，常用于經(jīng)濟預測、股市預測、天氣預測等偏宏觀或沒有可控自變量的場景下。

時間序列算法中通常需要包含四種變化要素：長期趨勢（T）、季節(jié)波動（S）、循環(huán)波動（C）、不規(guī)則波動（I）。