㈠ 时间序列分析主要用途
时间序列分析是一种强大的工具，它通过对系统连续观测获取的数据进行分析，通过曲线拟合的方式描绘出系统的行为。这种方法主要应用于系统描述，通过对时间序列的深入研究，我们可以理解系统随时间变化的规律和机理，即使在多个变量相互作用的情况下，也能揭示它们之间的动态关系。
预测是时间序列分析的另一个关键应用。利用ARMA模型，我们可以对历史数据进行建模，从而对未来的时间序列进行预测。这种预测能力对于商业决策、经济分析或任何需要对未来发展有预判的领域都是极为有价值的。
更为重要的是，时间序列分析在决策和控制方面发挥着作用。通过建立时间序列模型，我们可以监控系统的发展动态，并在预测到系统可能偏离预设目标时，及时进行干预和调整。这种能力对于保持系统在理想状态下的运行至关重要，无论是工业生产过程还是金融市场的管理，都能看到其身影。
(1)时间分析可以用到的工具扩展阅读
时间序列分析(Time series analysis)是一种动态数据处理的统计方法。该方法基于随机过程理论和数理统计学方法，研究随机数据序列所遵从的统计规律，以用于解决实际问题。
㈡ 秒表时间研究的秒表时间研究的工具
使用秒表时间研究方法进行时间研究时必须具备以下工具：
1.秒表（马表、停表）
秒表是时间研究中最广泛使用的工具。通常有两种类型的秒表，定额人员常用的是1/100分秒表，也称10进分计秒表，此秒表表面分成lOO小格，每小格代表0.Olmin，长针每分钟转1圈。表盘上方有一个小表,小表盘面分为30小格，每小格为1min，转1圈为30min。长针转1圈，短针移动1小格。表的右上角外缘的按钮具有暂停功能,控制表针的走与停。表停后再启动，指针继续移动。正上方的按钮具有启动指针移动、按停和归零功能。由于1/100 分秒表读数、记录容易，整理、计算方便，所以成为首选。
另外一种秒表为10进时计秒表(表面划分成100小格，每格代表0.0001h)。长针转1圈为0.01小时（或0.6min），小盘面有30小格，每格代表0.01小时。由于该类秒表比1/100分秒表长针移动速度快（约快2倍），故测时较为准确，适合快速精确动作。
为了便于连续记时与累计记时，有时使用双秒表工作，两个秒表之间装有机械的联动机构，当一个表停下来读数时，另一个表同时起动计时。也有使用三个秒表联动工作的，当一个秒表停下来读数时，第二个秒表开始起动，第三个秒表指针归零。新一代的秒表采用液晶数字显示，可完成连续、中断、跟踪、汇总、记忆、日历、数字显示功能，并连接打印机，精度可达0.001min或0.1s。
2.记录板
记录板用于安放时间研究表格和秒表。时间研究人员在观测操作时，一方面要注意工人的细微操作，另一方面又要阅读秒表的读数，而且随时要将二者的观测结果记录下来，希望记录板与秒表能连在一起，要求记录板质地轻盈，使用时手臂不易疲劳，又必须能承受记录时手的压力，其尺寸应略大于时间研究用的表格。过去记录板一般为长方形木版。材料可用胶合板、塑料板等。
3.时间研究表格
时间研究表是指记录、汇总与分析时间研究观测数据的各种表格，如时间研究记录表、时间研究研究汇总表、时间研究分析表等，前者用于现场观测过程，后者用于办公室。
时间研究记录表要记载与时间研究有关的所有详细资料及每单元的时间及评比资料。如作业名称、所用设备、加工对象、材料规格、质量要求、操作者、研究者等，还要附上操作现场的平面布置图、部件图、装配图，并标明各种操作工艺参数，如机器转速、进刀速度、进刀深度、夹具、工具、量具、工作环境等。时间研究记录表上核心的部分是记录各动作要素时间的部分，含秒表读数、持续时间，应扣除的时间等基本时间。这一部分的栏目设计与测时方法有关，例如采用归零法记录时间，可直接读出每次每项作业实际持续时间，而采用连续法记录时间，只能连续地读出各项作业的累计时间，实际持续时间还须通过人工计算。
4.计算器、测量工具，摄影、录像设备或计时机等
时间研究用的测量工具如钢卷尺、千分尺、弹簧秤、转速表或其他量具等，用来测定观测时的作业条件，如机器转速等。
摄影或录像设备可以很精确地记录时间研究对象作业的实际操作细节与所耗的时间，并可重现，以作细致的分析与研究。但其成本较高，常用于动作研究与时间研究相结合的场合。
计时机是为了克服使用秒表观测时难以兼顾辨识作业细节、读取时间与记录三项工作的困难而设计的．主要构造是在一个小盒子里安装有用小电机带动的以恒速运动的纸卷，另有一个按键或标示器，按键按下时即可在纸面上标上记号。计时机使用方便，读数准确，可减轻时间研究人员测时的负担，但资料整理工作量大(因为要将标记转化为时间)，且携带不便，恒压电源也不是在任何地点都可以找到，所以推广有困难。
近年来发展的各种数据收集站，将数据的采集、汇总与打印的功能结合在一起，可自动安排采样进程。收集数据时只需按有关的键即可在屏幕上自动显示，有编辑功能与统计汇总功能，并将数据传输到其他计算机上。这就大大提高了时间研究的精度与效率。
㈢ 大数据分析工具都有哪些
大数据分析工具好用的有以下几个，分别是Excel、BI工具、Python、Smartbi、Bokeh、Storm、Plotly等。
1、Excel
Excel可以称得上是最全能的数据分析工具之一，包括表格制作、数据透视表、VBA等等功能，保证人们能够按照需求进行分析。
2、BI工具
BI也就是商业智能，BI工具的产品设计，几乎是按照数据分析的流程来设计的。先是数据处理、整理清洗，再到数据建模，最后数据可视化，全程围绕数据指导运营决策的思想。由于功能聚焦，产品操作起来也非常简洁，依靠拖拉拽就能完成大部分的需求，没有编程基础的业务人员也能很快上手。
3、Python
python在数据分析领域，确实称得上是一个强大的语言工具。尽管入门的学习难度要高于Excel和BI，但是作为数据科学家的必备工具，从职业高度上讲，它肯定是高于Excel、BI工具的。尤其是在统计分析和预测分析等方面，Python等编程语言更有着其他工具无可比拟的优势。
4、思迈特软件Smartbi
融合传统BI、自助BI、智能BI，满足BI定义所有阶段的需求；提供数据连接、数据准备、数据分析、数据应用等全流程功能；提供复杂报表、数据可视化、自助探索分析、机器学习建模、预测分析、自然语言分析等全场景需求；满足数据角色、分析角色、管理角色等所有用户的需求。
5、Bokeh
这套可视化框架的主要目标在于提供精致且简洁的图形处理结果，用以强化大规模数据流的交互能力。其专门供Python语言使用。
6、Storm
Storm是自由的开源软件，一个分布式的、容错的实时计算系统。Storm可以非常可靠的处理庞大的数据流，用于处理Hadoop的批量数据。Storm很简单，支持许多种编程语言，使用起来非常有趣。Storm由Twitter开源而来，其它知名的应用企业包括Groupon、淘宝、支付宝、阿里巴巴、乐元素、Admaster等等。
7、 Plotly
这是一款数据可视化工具，可兼容JavaScript、MATLAB、Python以及R等语言。Plotly甚至能够帮助不具备代码编写技能或者时间的用户完成动态可视化处理。这款工具常由新一代数据科学家使用，因为其属于一款业务开发平台且能够快速完成大规模数据的理解与分析。