㈠ 時間序列分析主要用途
時間序列分析是一種強大的工具，它通過對系統連續觀測獲取的數據進行分析，通過曲線擬合的方式描繪出系統的行為。這種方法主要應用於系統描述，通過對時間序列的深入研究，我們可以理解系統隨時間變化的規律和機理，即使在多個變數相互作用的情況下，也能揭示它們之間的動態關系。
預測是時間序列分析的另一個關鍵應用。利用ARMA模型，我們可以對歷史數據進行建模，從而對未來的時間序列進行預測。這種預測能力對於商業決策、經濟分析或任何需要對未來發展有預判的領域都是極為有價值的。
更為重要的是，時間序列分析在決策和控制方面發揮著作用。通過建立時間序列模型，我們可以監控系統的發展動態，並在預測到系統可能偏離預設目標時，及時進行干預和調整。這種能力對於保持系統在理想狀態下的運行至關重要，無論是工業生產過程還是金融市場的管理，都能看到其身影。
(1)時間分析可以用到的工具擴展閱讀
時間序列分析(Time series analysis)是一種動態數據處理的統計方法。該方法基於隨機過程理論和數理統計學方法，研究隨機數據序列所遵從的統計規律，以用於解決實際問題。
㈡ 秒錶時間研究的秒錶時間研究的工具
使用秒錶時間研究方法進行時間研究時必須具備以下工具：
1.秒錶（馬表、停表）
秒錶是時間研究中最廣泛使用的工具。通常有兩種類型的秒錶，定額人員常用的是1/100分秒錶，也稱10進分計秒錶，此秒錶表面分成lOO小格，每小格代表0.Olmin，長針每分鍾轉1圈。表盤上方有一個小表,小表盤面分為30小格，每小格為1min，轉1圈為30min。長針轉1圈，短針移動1小格。表的右上角外緣的按鈕具有暫停功能,控製表針的走與停。錶停後再啟動，指針繼續移動。正上方的按鈕具有啟動指針移動、按停和歸零功能。由於1/100 分秒錶讀數、記錄容易，整理、計算方便，所以成為首選。
另外一種秒錶為10進時計秒錶(表面劃分成100小格，每格代表0.0001h)。長針轉1圈為0.01小時（或0.6min），小盤面有30小格，每格代表0.01小時。由於該類秒錶比1/100分秒錶長針移動速度快（約快2倍），故測時較為准確，適合快速精確動作。
為了便於連續記時與累計記時，有時使用雙秒錶工作，兩個秒錶之間裝有機械的聯動機構，當一個錶停下來讀數時，另一個表同時起動計時。也有使用三個秒錶聯動工作的，當一個秒錶停下來讀數時，第二個秒錶開始起動，第三個秒錶指針歸零。新一代的秒錶採用液晶數字顯示，可完成連續、中斷、跟蹤、匯總、記憶、日歷、數字顯示功能，並連接列印機，精度可達0.001min或0.1s。
2.記錄板
記錄板用於安放時間研究表格和秒錶。時間研究人員在觀測操作時，一方面要注意工人的細微操作，另一方面又要閱讀秒錶的讀數，而且隨時要將二者的觀測結果記錄下來，希望記錄板與秒錶能連在一起，要求記錄板質地輕盈，使用時手臂不易疲勞，又必須能承受記錄時手的壓力，其尺寸應略大於時間研究用的表格。過去記錄板一般為長方形木版。材料可用膠合板、塑料板等。
3.時間研究表格
時間研究表是指記錄、匯總與分析時間研究觀測數據的各種表格，如時間研究記錄表、時間研究研究匯總表、時間研究分析表等，前者用於現場觀測過程，後者用於辦公室。
時間研究記錄表要記載與時間研究有關的所有詳細資料及每單元的時間及評比資料。如作業名稱、所用設備、加工對象、材料規格、質量要求、操作者、研究者等，還要附上操作現場的平面布置圖、部件圖、裝配圖，並標明各種操作工藝參數，如機器轉速、進刀速度、進刀深度、夾具、工具、量具、工作環境等。時間研究記錄表上核心的部分是記錄各動作要素時間的部分，含秒錶讀數、持續時間，應扣除的時間等基本時間。這一部分的欄目設計與測時方法有關，例如採用歸零法記錄時間，可直接讀出每次每項作業實際持續時間，而採用連續法記錄時間，只能連續地讀出各項作業的累計時間，實際持續時間還須通過人工計算。
4.計算器、測量工具，攝影、錄像設備或計時機等
時間研究用的測量工具如鋼捲尺、千分尺、彈簧秤、轉速表或其他量具等，用來測定觀測時的作業條件，如機器轉速等。
攝影或錄像設備可以很精確地記錄時間研究對象作業的實際操作細節與所耗的時間，並可重現，以作細致的分析與研究。但其成本較高，常用於動作研究與時間研究相結合的場合。
計時機是為了克服使用秒錶觀測時難以兼顧辨識作業細節、讀取時間與記錄三項工作的困難而設計的．主要構造是在一個小盒子里安裝有用小電機帶動的以恆速運動的紙卷，另有一個按鍵或標示器，按鍵按下時即可在紙面上標上記號。計時機使用方便，讀數准確，可減輕時間研究人員測時的負擔，但資料整理工作量大(因為要將標記轉化為時間)，且攜帶不便，恆壓電源也不是在任何地點都可以找到，所以推廣有困難。
近年來發展的各種數據收集站，將數據的採集、匯總與列印的功能結合在一起，可自動安排采樣進程。收集數據時只需按有關的鍵即可在屏幕上自動顯示，有編輯功能與統計匯總功能，並將數據傳輸到其他計算機上。這就大大提高了時間研究的精度與效率。
㈢ 大數據分析工具都有哪些
大數據分析工具好用的有以下幾個，分別是Excel、BI工具、Python、Smartbi、Bokeh、Storm、Plotly等。
1、Excel
Excel可以稱得上是最全能的數據分析工具之一，包括表格製作、數據透視表、VBA等等功能，保證人們能夠按照需求進行分析。
2、BI工具
BI也就是商業智能，BI工具的產品設計，幾乎是按照數據分析的流程來設計的。先是數據處理、整理清洗，再到數據建模，最後數據可視化，全程圍繞數據指導運營決策的思想。由於功能聚焦，產品操作起來也非常簡潔，依靠拖拉拽就能完成大部分的需求，沒有編程基礎的業務人員也能很快上手。
3、Python
python在數據分析領域，確實稱得上是一個強大的語言工具。盡管入門的學習難度要高於Excel和BI，但是作為數據科學家的必備工具，從職業高度上講，它肯定是高於Excel、BI工具的。尤其是在統計分析和預測分析等方面，Python等編程語言更有著其他工具無可比擬的優勢。
4、思邁特軟體Smartbi
融合傳統BI、自助BI、智能BI，滿足BI定義所有階段的需求；提供數據連接、數據准備、數據分析、數據應用等全流程功能；提供復雜報表、數據可視化、自助探索分析、機器學習建模、預測分析、自然語言分析等全場景需求；滿足數據角色、分析角色、管理角色等所有用戶的需求。
5、Bokeh
這套可視化框架的主要目標在於提供精緻且簡潔的圖形處理結果，用以強化大規模數據流的交互能力。其專門供Python語言使用。
6、Storm
Storm是自由的開源軟體，一個分布式的、容錯的實時計算系統。Storm可以非常可靠的處理龐大的數據流，用於處理Hadoop的批量數據。Storm很簡單，支持許多種編程語言，使用起來非常有趣。Storm由Twitter開源而來，其它知名的應用企業包括Groupon、淘寶、支付寶、阿里巴巴、樂元素、Admaster等等。
7、 Plotly
這是一款數據可視化工具，可兼容JavaScript、MATLAB、Python以及R等語言。Plotly甚至能夠幫助不具備代碼編寫技能或者時間的用戶完成動態可視化處理。這款工具常由新一代數據科學家使用，因為其屬於一款業務開發平台且能夠快速完成大規模數據的理解與分析。