Временные ряды представляют собой последовательности данных, расположенных в хронологическом порядке. Каждое значение связано с конкретным моментом — будь то день, месяц или другой временной интервал. Они активно используются для прогнозирования, анализа трендов, сезонности и циклических паттернов. Важные методы анализа временных рядов включают авторегрессионные модели, модели скользящего среднего и экспоненциальное сглаживание. Эти подходы критически важны для машинного обучения, так как позволяют предсказывать будущие значения на основе исторических данных.