एक टाइम-सीरीज डेटाबेस में समय के बार-बार मूल्यांकन पर एक्सेस किए गए मूल्यों या घटनाओं के अनुक्रम शामिल होते हैं। मूल्यों की गणना आमतौर पर समान समय अंतराल पर की जाती है (जैसे, प्रति घंटा, दैनिक, साप्ताहिक)। टाइम-सीरीज डेटाबेस कई अनुप्रयोगों में लोकप्रिय हैं, जैसे स्टॉक मार्केट विश्लेषण, आर्थिक और बिक्री पूर्वानुमान, बजट विश्लेषण, उपयोगिता अध्ययन, इन्वेंट्री अध्ययन, उपज अनुमान, कार्यभार अनुमान, प्रक्रिया और गुणवत्ता नियंत्रण, प्राकृतिक घटनाओं का अवलोकन (वायुमंडल, तापमान, हवा, और भूकंप सहित), संख्यात्मक और इंजीनियरिंग प्रयोग, और चिकित्सा उपचार।
एक टाइम-सीरीज डेटाबेस एक सीक्वेंस डेटाबेस भी है। एक सीक्वेंस डेटाबेस कोई भी डेटाबेस है जिसमें क्रमबद्ध घटनाओं के अनुक्रम शामिल होते हैं, समय की ठोस अवधारणा के साथ या बिना। उदाहरण के लिए, वेब पेज ट्रैवर्सल अनुक्रम और ग्राहक खरीदारी लेनदेन अनुक्रम सीक्वेंस डेटा हैं, लेकिन वे टाइम-सीरीज डेटा नहीं हो सकते।
बड़ी संख्या में सेंसर, टेलीमेट्री उपकरण, और अन्य ऑनलाइन डेटा संग्रह टूल की बढ़ती तैनाती के साथ, टाइम-सीरीज डेटा की मात्रा तेजी से बढ़ रही है, अक्सर प्रति दिन गीगाबाइट के क्रम में (जैसे स्टॉक ट्रेडिंग में) या प्रति मिनट भी (जैसे NASA अंतरिक्ष कार्यक्रमों से)।
एक टाइम सीरीज जिसमें एक चर Y शामिल है, जो दर्शाता है, मान लीजिए, शेयर बाजार में एक शेयर की दैनिक समापन कीमत, को समय t के फलन के रूप में देखा जा सकता है, यानी, Y = F(t)। प्रवृत्ति विश्लेषण में टाइम-सीरीज डेटा की विशेषता वाले चार प्रमुख तत्व या गतिविधियां शामिल हैं:
प्रवृत्ति या दीर्घकालिक गतिविधियां (Trend or long-term movements)
ये लंबे अंतराल पर टाइम सीरीज ग्राफ किस सामान्य दिशा में बढ़ रहा है, इंगित करते हैं। यह गतिविधि एक प्रवृत्ति वक्र या प्रवृत्ति रेखा द्वारा प्रदर्शित की जाती है। उदाहरण के लिए, प्रवृत्ति वक्र एक धराशायी वक्र द्वारा इंगित किया जाता है। प्रवृत्ति वक्र या प्रवृत्ति रेखा निर्धारित करने के लिए विशिष्ट विधियों में भारित चलती औसत विधि और न्यूनतम-वर्ग विधि शामिल हैं, जिन पर बाद में चर्चा की गई है।
चक्रीय गतिविधियां या चक्रीय भिन्नताएं (Cyclic movements or cyclic variations)
ये चक्रों को संदर्भित करती हैं, यानी, एक प्रवृत्ति रेखा या वक्र के बारे में दीर्घकालिक दोलन, जो आवधिक हो भी सकते हैं और नहीं भी। अर्थात, चक्रों को समय के समान अंतराल के बाद बिल्कुल समान पैटर्न का पालन करना आवश्यक नहीं है।
मौसमी गतिविधियां या मौसमी भिन्नताएं (Seasonal movements or seasonal variations)
ये व्यवस्थित या कैलेंडर-संबंधित हैं। उदाहरणों में वार्षिक रूप से होने वाली घटनाएं शामिल हैं, जैसे वैलेंटाइन डे से पहले चॉकलेट और फूलों की बिक्री में अचानक वृद्धि या क्रिसमस से पहले डिपार्टमेंट स्टोर आइटम की। गर्म मौसम के कारण गर्मियों में पानी की खपत में वृद्धि एक और उदाहरण है। इन उदाहरणों में, मौसमी गतिविधियां लगातार वर्षों के संबंधित महीनों के दौरान एक टाइम सीरीज द्वारा पालन किए जाने वाले समान या लगभग समान पैटर्न हैं।
अनियमित या यादृच्छिक गतिविधियां (Irregular or random movements)
ये यादृच्छिक या संयोग घटनाओं के कारण टाइम सीरीज के छिटपुट गति को चरित्रित करती हैं, जैसे श्रम विवाद, बाढ़, या कंपनियों के भीतर घोषित कर्मियों परिवर्तन।
