時間序列分析法是一種統計方法，主要用於處理和分析動態數據。
這種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循的統計規律，以解決實際問題。時間序列分析將某種現象或指標在不同時間點的數值按順序排列，形成數列，然後通過分析歷史數據的變化來預測未來趨勢。它被廣泛應用於經濟預測、軍事科學、氣象預報、工業自動化等多箇領域。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，它研究的對象是時間序列，即按時間順序排列的數據序列。
在時間序列分析中，常用的方法包括自迴歸移動平均(ARIMA)、季節性自迴歸移動平均(SARIMA)、指數平滑法等。這些方法可以幫助研究者更好地理解數據的趨勢、季節性、週期性等問題。