A análise de séries temporais relaciona a previsão com a identificação de padrões e tendências ao longo do tempo. Os métodos utilizados, como a decomposição de séries, modelos ARIMA, suavização exponencial, entre outros, ajudam a entender a estrutura dos dados, permitindo prever valores futuros com base em informações passadas. Além disso, é importante considerar a sazonalidade e a autocorrelação, que são características comuns em séries temporais.