时间序列是指将系统中某变量的观测值按时间顺序（固定时间间隔）排列形成的数值序列，它直观地展示了研究目标在特定时间段内的变化轨迹，帮助我们分析和探究事物的发展规律与趋势。这一序列反映了该变量受多种因素共同作用的结果。

探索数据奥秘：16种常用数据分析方法之时间序列解析

时间序列分析的主要目标是进行预测，即利用现有的时间序列数据来预测未来的变化趋势。关键在于识别现有时间序列的变化模式，并假设这种模式将持续作用于未来。

以下为时间序列的基本特征：

- 假设发展趋势将持续至未来；

- 预测依据的数据具有不规律性；

- 不考虑事物发展之间的因果联系；

- 时间序列数据用于描述现象随时间演变的特征。

在分析时间序列时，需考虑以下因素：

- 长期趋势：时间序列可能保持稳定或随时间展现特定趋势，通常表现为线性、二次方程或指数函数形式。

- 季节性变动：随时间变化呈现周期性特征的序列，通常与日期或气候相关，且与年周期有关。

- 周期性变动：相对于季节性变动，时间序列可能经历经济因素导致的周期性变化。

- 随机影响：除上述因素外，偶然性因素也会对时间序列造成随机波动。

时间序列的主要构成要素包括：

- 趋势（T）

- 季节性或季节变动（S）

- 周期性或循环波动（C）

- 随机性或不规则波动（I）

传统时间序列分析的核心任务是将这些成分从序列中分离出来，并用数学表达式描述它们之间的关系，进而分别进行深入分析。

时间序列建模的基本步骤如下：

1. 通过观测、调查、统计、抽样等方法收集系统时间序列的动态数据。

2. 利用动态数据绘制相关图，进行相关分析，求解自相关函数。

3. 识别合适的随机模型，进行曲线拟合，即使用通用随机模型拟合时间序列的观测数据。

对于SPSS时间序列分析过程，可以分为以下步骤：

- 定义日期标识量

- 了解时间序列的变化趋势

- 分析时间序列的季节性分解

- 进行预测

具体操作包括定义日期、绘制序列图、进行季节性分解、创建传统模型、应用模型进行预测等步骤。通过这些步骤，可以在原始数据上获得新的预测值列，从而完成时间序列的建模与预测。