时间序列分析是指在时间序列上进行数据分析的一种方法，可以应用于经济、金融、环境科学、社会科学等领域。其研究对象是一定时间间隔内观察到的一系列数据，如股票价格、气温变化等。随着大数据时代的到来，时间序列分析在数据挖掘、预测和模型建立方面的应用越来越广泛。
时间序列分析的分析技术包括平稳性检验、自相关函数、偏自相关函数等。其中，平稳性检验是观察时间序列随时间变化的统计特征是否随时间而变化，如果随时间发生改变，即为非平稳性时间序列；自相关函数和偏自相关函数可以判断时间序列是否存在自相关关系。
时间序列分析在金融领域的应用非常广泛。通过对股票、股指、期货等市场的时间序列数据进行分析，可以发现市场的规律和趋势，从而制定有效的投资策略。此外，时间序列分析还可以用于天气预报、自然灾害预测等领域。