Séquence de points de données enregistrés à intervalles de temps réguliers — comme toutes les heures, tous les jours ou tous les mois — utilisée pour l'analyse des tendances, la détection de tendances et les prévisions.
Les données de série chronologique capturent comment une valeur change au fil du temps. La dimension temporelle est fondamentale pour l'analyse : l'ordre des observations est important, et les tendances comme la saisonnalité, les tendances et les cycles ne sont visibles que lorsque les données sont examinées dans le temps.
Les analyses courantes de séries chronologiques comprennent la détection de tendances (la valeur augmente-t-elle ou diminue-t-elle au fil du temps?), l'analyse de la saisonnalité (la valeur suit-elle un modèle régulier dans l'année?) et les prévisions (quelle sera la valeur dans le futur?).
Exemple : Le portail de données ouvertes d'une ville publie les dénombrements mensuels de demandes de service 311 remontant à cinq ans. Il s'agit d'un jeu de données de série chronologique. Un analyste peut tracer les données pour voir si le total des demandes est en hausse ou en baisse, identifier les tendances saisonnières (plus de demandes en été?) et prévoir les volumes attendus pour la planification budgétaire.