时间序列分析是一种强大的工具，它通过对系统连续观测获取的数据进行分析，通过曲线拟合的方式描绘出系统的行为。这种方法主要应用于系统描述，通过对时间序列的深入研究，我们可以理解系统随时间变化的规律和机理，即使在多个变量相互作用的情况下，也能揭示它们之间的动态关系。
预测是时间序列分析的另一个关键应用。利用ARMA模型，我们可以对历史数据进行建模，从而对未来的时间序列进行预测。这种预测能力对于商业决策、经济分析或任何需要对未来发展有预判的领域都是极为有价值的。
更为重要的是，时间序列分析在决策和控制方面发挥着作用。通过建立时间序列模型，我们可以监控系统的发展动态，并在预测到系统可能偏离预设目标时，及时进行干预和调整。这种能力对于保持系统在理想状态下的运行至关重要，无论是工业生产过程还是金融市场的管理，都能看到其身影。
时间序列分析(Time series analysis)是一种动态数据处理的统计方法。该方法基于随机过程理论和数理统计学方法，研究随机数据序列所遵从的统计规律，以用于解决实际问题。