時間序列分析是一種統計方法，用於處理和分析按時間順序排列的數據序列。這種分析方法基於隨機過程理論和數理統計學，研究隨機數據序列所遵從的統計規律，以解決實際問題。時間序列分析的主要目的是根據已有的歷史數據對未來進行預測，描述時間序列過去的變化特徵，發現其運行規律，並據此預計未來的走勢。
時間序列可以包括不同時間單位的數據，如年份、季度、月份等，並且通常是在相等間隔的時間段內依照給定的採樣率對某種潛在過程進行觀測的結果。時間序列數據反映的是某個或某些隨機變量隨時間不斷變化的趨勢。時間序列分析的方法可以分爲傳統和現代兩種，傳統時間序列分析將時間序列的變動看做是長期趨勢、季節變動、循環變動和不規則變動的複合，而現代時間序列分析則可能涉及更復雜的統計和機器學習技術。
時間序列分析的應用非常廣泛，不僅用於經濟預測，還應用於軍事科學、空間科學、氣象預報、工業自動化等多箇領域。它可以幫助我們理解數據的變化模式，並進行合理的預測和決策支持。