在互联网企业中，常用的时间序列分析模型大致分为以下四类：

比较传统的方法是ARIMA方法，ARIMA方法简单直观，容易上手，但是仅仅适用于短期预测、中长期预测表现不佳。而且ARIMA本身没有考虑外生因素对时间序列的影响。

朴素法

假设 y 轴表示物品的价格，x 轴表示时间（天）

如果数据集在一段时间内都很稳定，我们想预测第二天的价格，可以取前面一天的价格，预测第二天的值。这种假设第一个预测点和上一个观察点相等的预测方法就叫朴素法。即 yt+1^=yt；朴素法并不适合变化很大的数据集，最适合稳定性很高的数据集。

简单平均法

物品价格会随机上涨和下跌，平均价格会保持一致。我们经常会遇到一些数据集，虽然在一定时期内出现小幅变动，但每个时间段的平均值确实保持不变。这种情况下，我们可以预测出第二天的价格大致和过去天数的价格平均值一致。这种将预期值等同于之前所有观测点的平均值的预测方法就叫简单平均法。即y^x+1=1x∑i=1xyi

移动平均法

物品价格在一段时间内大幅上涨，但后来又趋于平稳。我们也经常会遇到这种数据集，比如价格或销售额某段时间大幅上升或下降。如果我们这时用之前的简单平均法，就得使用所有先前数据的平均值，但在这里使用之前的所有数据是说不通的，因为用开始阶段的价格值会大幅影响接下来日期的预测值。因此，我们只取最近几个时期的价格平均值。很明显这里的逻辑是只有最近的值最要紧。这种用某些窗口期计算平均值的预测方法就叫移动平均法。

简单指数法

我们注意到简单平均法和加权移动平均法在选取时间点的思路上存在较大的差异。我们就需要在这两种方法之间取一个折中的方法，在将所有数据考虑在内的同时也能给数据赋予不同非权重。例如，相比更早时期内的观测值，它会给近期的观测值赋予更大的权重。按照这种原则工作的方法就叫做简单指数平滑法。

霍尔特(Holt)线性趋势法

如果物品的价格是不断上涨的（见上图），我们上面的方法并没有考虑这种趋势，即我们在一段时间内观察到的价格的总体模式。

每个时序数据集可以分解为相应的几个部分：趋势（Trend），季节性(Seasonal)和残差(Residual)。任何呈现某种趋势的数据集都可以用霍尔特线性趋势法用于预测。

Holt-Winters季节性预测模型

在应用这种算法前，我们先介绍一个新术语。假如有家酒店坐落在半山腰上，夏季的时候生意很好，顾客很多，但每年其余时间顾客很少。因此，每年夏季的收入会远高于其它季节，而且每年都是这样，那么这种重复现象叫做“季节性”（Seasonality）。如果数据集在一定时间段内的固定区间内呈现相似的模式，那么该数据集就具有季节性。

自回归移动平均模型（ARIMA）

另一个场景的时序模型是自回归移动平均模型（ARIMA）。指数平滑模型都是基于数据中的趋势和季节性的描述，而自回归移动平均模型的目标是描述数据中彼此之间的关系。ARIMA的一个优化版就是季节性ARIMA。它像Holt-Winters季节性预测模型一样，也把数据集的季节性考虑在内。