एक समय-श्रृंखला डेटाबेस में समय के बार-बार किए गए आकलन के दौरान मूल्यों या घटनाओं के अनुक्रम शामिल होते हैं। मूल्यों की गणना आम तौर पर समान समय अंतराल (जैसे, प्रति घंटा, दैनिक, साप्ताहिक) पर की जाती है। समय-श्रृंखला डेटाबेस कई अनुप्रयोगों में लोकप्रिय हैं, जैसे स्टॉक मार्केट विश्लेषण, आर्थिक और बिक्री पूर्वानुमान, बजटीय विश्लेषण, उपयोगिता अध्ययन, सूची अध्ययन, उपज अनुमान, कार्यभार अनुमान, प्रक्रिया और गुणवत्ता नियंत्रण, प्राकृतिक घटनाओं का अवलोकन (वायुमंडल, तापमान सहित) , हवा और भूकंप), संख्यात्मक और इंजीनियरिंग प्रयोग, और चिकित्सा उपचार।
एक समय-श्रृंखला डेटाबेस भी एक अनुक्रम डेटाबेस है। एक अनुक्रम डेटाबेस कोई भी डेटाबेस है जिसमें समय के ठोस दृष्टिकोण के साथ या बिना आदेशित घटनाओं के अनुक्रम शामिल होते हैं। उदाहरण के लिए, वेब पेज ट्रैवर्सल अनुक्रम और ग्राहक खरीदारी लेनदेन अनुक्रम अनुक्रम डेटा हैं, लेकिन वे समय-श्रृंखला डेटा नहीं हो सकते हैं।
बड़ी संख्या में सेंसरों, टेलीमेट्री उपकरणों और अन्य ऑनलाइन डेटा संग्रह उपकरणों की बढ़ती तैनाती के साथ, समय-श्रृंखला डेटा की मात्रा तेजी से बढ़ रही है, अक्सर प्रति दिन गीगाबाइट्स के क्रम में (जैसे इन-स्टॉक ट्रेडिंग) या यहां तक कि प्रति मिनट ( जैसे नासा के अंतरिक्ष कार्यक्रमों से)।
एक समय श्रृंखला जिसमें एक चर Y शामिल है, जो एक शेयर बाजार में एक शेयर के दैनिक समापन मूल्य का प्रतिनिधित्व करता है, को समय t के एक फलन के रूप में देखा जा सकता है, अर्थात Y =F(t)। रुझान विश्लेषण में समय-श्रृंखला डेटा की विशेषता के लिए निम्नलिखित चार प्रमुख तत्व या गतिविधियां शामिल हैं -
रुझान या दीर्घकालिक गतिविधियां - ये सामान्य दिशा को इंगित करते हैं जिसमें एक समय श्रृंखला ग्राफ लंबे समय के अंतराल पर आगे बढ़ रहा है। यह आंदोलन एक प्रवृत्ति वक्र या एक प्रवृत्ति रेखा द्वारा प्रदर्शित किया जाता है। उदाहरण के लिए, प्रवृत्ति वक्र एक धराशायी वक्र द्वारा इंगित किया जाता है। ट्रेंड कर्व या ट्रेंड लाइन को निर्धारित करने के लिए विशिष्ट तरीकों में वेटेड मूविंग एवरेज मेथड और लोस्ट-स्क्वायर मेथड शामिल हैं, जिन पर बाद में चर्चा की गई।
चक्रीय गति या चक्रीय परिवर्तन - ये चक्रों को संदर्भित करते हैं, अर्थात, एक प्रवृत्ति रेखा या वक्र के बारे में लंबी अवधि के दोलन, जो आवधिक हो सकते हैं या नहीं भी हो सकते हैं। अर्थात्, चक्रों को समान समय अंतराल के बाद बिल्कुल समान पैटर्न का पालन करने की आवश्यकता नहीं है।
मौसमी हलचल या मौसमी बदलाव - ये व्यवस्थित या कैलेंडर से संबंधित हैं। उदाहरणों में वे घटनाएँ शामिल हैं जो सालाना दोहराई जाती हैं, जैसे वेलेंटाइन डे से पहले चॉकलेट और फूलों की बिक्री में अचानक वृद्धि या क्रिसमस से पहले डिपार्टमेंट स्टोर आइटम। गर्म मौसम के कारण गर्मियों में पानी की खपत में देखी गई वृद्धि एक और उदाहरण है। इन उदाहरणों में, मौसमी हलचलें समान या लगभग समान पैटर्न हैं जो एक समय श्रृंखला क्रमिक वर्षों के संगत महीनों के दौरान अनुसरण करती प्रतीत होती है।
अनियमित या यादृच्छिक हलचल - ये यादृच्छिक या आकस्मिक घटनाओं, जैसे श्रम विवाद, बाढ़, या कंपनियों के भीतर घोषित कर्मियों के परिवर्तन के कारण समय श्रृंखला की छिटपुट गति की विशेषता है।