时间序列是按时间排序的值的集合。保持这种顺序有助于识别趋势、检测季节性模式和预测未来价值。这样的系列出现在许多领域，从计量经济学（失业率，…)、金融（股价、，…)和人口统计学（出生率，…)气象（降雨量，…)生理学（心率，…)和信息技术（网络流量、，…). 时间序列紧密集成到Wolfram语言中，允许使用绝对或日历时间、定期或不定期采样、标量或矢量值、单个或多个序列以及存在缺失数据的无缝工作流。Wolfram语言提供了大量用于处理时间序列的工具。这些工具包括描述性统计、过滤器和可视化，以及预测、模拟和高度自动化的建模框架。
施工
时间序列 —时间-值对系列
事件系列 —样本间无插值的特殊时间序列
临时数据 —时间序列的集合
重新采样方法 ▪ MissingDataMethod（丢失数据方法） ▪ 时间规律性
随机函数 ▪ 财务数据 ▪ 财务指标
国家 西蒂 单位 电影 ...
日期列表图 —绘制时间序列数据
堆积日期列表图 —绘制堆叠在一起的多个时间序列数据
日期列表日志图 ▪ 日期列表StepPlot ▪ 时间线图 ▪ 日期柱状图 ▪ 直方图 ▪ ...
基本操作
时间序列窗口 —给出指定时间窗口中的时间序列
时间序列插入 —将时间值对插入时间序列
时间序列重缩放 ▪ 时间序列重采样 ▪ 时间序列移位 ▪ 时间序列线程 ▪ 时间序列图 ▪ 时间序列映射线程 ▪ 常规采样Q ▪ 最小时间增量
平均值 —求数值的平均值
标准偏差 ▪ 方差 ▪ 中值的 ▪ 分位数 ▪ ...
经验分配 —找到数值的经验分布
直方图分布 ▪ 内核混合分布 ▪ 估计分布
筛选和聚合时间序列
移动地图 —将函数应用于移动重叠窗口
TimeSeries聚合 —将函数应用于移动的非重叠窗口
差异 ▪ 累积 ▪ 移动平均线 ▪ 移动中间带 ▪ ...
低通滤波器 ▪ 高通滤波器 ▪ MeanFilter公司 ▪ ...
拟合和插值
查找适合项 —将时间函数拟合到时间序列中
插值 ▪ 线性模型拟合 ▪ 非线性模型拟合 ▪ ...
时间序列模型拟合 —自动拟合时间序列模型
时间序列预测 ▪ 相关性函数 ▪ 功率谱密度 ▪ ...
日期对象，时间对象 —日期、时间规格
现在 ▪ DatePlus（日期加） ▪ 当地时间 ▪ 时区转换 ▪ UnitConvert（单位转换） ▪ ...
数据库 —Wolfram Data Drop中累积的数据库表示
