时间序列是研究数据随时间变化而变化的一种算法。是一种预测性分析算法。它的基本出发点就是事物发展都有连续性，按照它本身固有的规律进行。

时间序列的常用算法包括移动平均（MA，Moving Average）、指数平滑（ES，Exponential Smoothing）、差分自回归移动平均模型（ARIMA，Auto-regressive Integrated Moving Average Model）三大主要类别，每个类别又细分和延伸多种算法。

时间序列可以解决在只有时间（序列项）而没有其他可控变量下对未来数据的预测问题，常用于经济预测、股市预测、天气预测等。

1. 如果没有自变量，为什么还用时间序列

时间序列通常用于在没有自变量可用的条件下做预测分析，

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