单变量和多变量时间序列是分析时间相关数据的两种方法，关键区别在于所考虑的变量数量。单变量时间序列由随时间从单个变量收集的观测值组成。例如，如果您跟踪某个城市的每日温度，则该数据表示单变量时间序列。该分析仅关注一个变量在不同时间段内如何变化，从而使其更简单且通常更易于建模。
相反，多变量时间序列涉及可以随时间彼此相互作用的多个变量。例如，如果您正在分析产品的销售以及营销支出和消费者情绪，那么您正在处理多变量时间序列。这些变量中的每一个都可以影响其他变量，分析旨在揭示它们之间的关系和模式。这种复杂性可以带来更丰富的见解，但也需要更高级的统计方法和工具来进行有效的建模和解释。
在单变量和多变量方法之间进行选择时，开发人员和分析师必须考虑研究问题和数据的性质。单变量分析通常足以满足简单的趋势或季节性模式，而当有必要了解不同变量之间的相互作用时，多变量分析至关重要。例如，仅根据历史价格预测股票价格可能会使用单变量模型，但是在考虑利率和市场趋势的同时进行预测将需要采用多变量方法。因此，选择正确的方法可以显著影响结果的质量。