时间序列分解是一种用于将时间序列数据集分解为其基本组成部分的技术: 趋势、季节性和噪声 (或残差)。此过程可帮助分析师和开发人员了解随着时间的推移影响其数据的不同影响。趋势表示数据的长期运动，表明值通常是增加，减少还是保持稳定。季节性反映了以一致的间隔发生的规律或波动，例如假日季节的每月销售高峰。噪声是一种随机变化，可以掩盖数据中的真实信号，通常是由异常事件或测量误差引起的。
为了执行时间序列分解，一种常见的方法是加法分解，它假设组件加在一起以形成原始时间序列。例如，如果您有零售商店的月度销售数据，则可以确定几年来销售增长的趋势，显示假日购物12月激增的季节性模式，以及由于促销或商店活动等因素导致的一些随机波动。这种分解允许开发人员分别分析每个组件，从而更容易预测未来值或确定特定时期以进行进一步调查。
另一种方法是乘法分解，其中组分以乘法方式相互作用。当季节性影响的大小随序列的水平而变化时，通常会使用此方法。例如，在旅游业等季节性行业中，高收入月份的高峰期季节效应可能比较慢的月份更强。在加法模型和乘法模型之间进行选择取决于数据的性质及其组成部分之间的关系。通过有效地分解时间序列，开发人员可以增强其数据分析，提高预测准确性，并根据获得的见解做出更明智的决策。