Дані часових рядів структуровані послідовно, із спостереженнями, упорядкованими в хронологічному порядку на основі відповідних позначок часу або інтервалів часу. Він чітко включає часовий аспект, що дозволяє аналізувати тенденції, сезонність та інші залежності в часі.31 травня 2023 р.
Багато часових рядів відображають спільні характеристики, такі як загальний висхідний або спадний тренд; повторювані та потенційно вкладені шаблони; або раптові сплески чи падіння. Структурні підходи до часових рядів розглядають ці особливості явно шляхом представлення спостережуваного часового ряду як комбінації компонентів.
Секулярний тренд, який описує рух за терміном; Сезонні коливання, які представляють сезонні зміни; Циклічні коливання, які відповідають періодичним, а не сезонним коливанням; Нерегулярні варіації, які є іншими невипадковими джерелами варіацій рядів.
Базова структурна модель (BSM) Структурний часовий ряд модель простору станів, заснована на розкладанні ряду на ряд компонентів. Вони визначаються набором дисперсій помилок, деякі з яких можуть дорівнювати нулю.
Бази даних NoSQL, такі як MongoDB, Cassandra або InfluxDB часто віддають перевагу для даних часових рядів завдяки їхнім гнучким схемам, горизонтальній масштабованості та оптимізованому зберіганню даних на основі часу.
Довгий формат — це компактний спосіб представлення кількох часових рядів. У довгому форматі значення з різних часових рядів або з різних вимірів одного часового ряду можуть зберігатися в одному стовпці. Дані в довгому форматі також мають стовпець ідентифікатора, який надає контекст для значення в кожному рядку.