时间序列被划分在「从多种角度把握全局」中的「按顺序排列进行比较」里。运用这个分析方法的时候，能看清从过去到现在的趋势。很多人在统计等中也常使用这种方法，虽然这是一种比较常见的分析工具，但也存在弄错信息和产生错误解释的危险。为了避免这种情况，我们必须要注意这几点。
- 所谓的「连续数据」真的是连续的吗？
- 图表轴的设立方法没有问题吗？
- 分析结果和定性信息以及担当者的感觉之间没有致命性的遗漏吗？
下面，就让我们一起对这 3 点一一进行学习。
首先，请大家试着回忆「 apple to apple 」的比较原则。这个原则和时间序列分析是一样的道理，运用这个方法进行分析的时候，数据的连续性是非常重要的。经过长期的分析，在中途随着分析方法的改变，对象数据的定义被变更的危险也会随之变高。如果把这个前提弄错的话，所分析结果就会不具备任何说服力了，所以我们必须要慎重。即使是相同的数据，数轴的选取方法不同，从图表中所读取到信息也会有很大的不同。因此，在使用时间序列的时候，我们需要注意数轴的数据范围是否合适。
根据定量分析所获得的数字具有很大的说服力。因此，有时也会出现即使获得的数字和正确可靠的情报或自我感觉有差异时，依然会去盲目的相信数字这样的情况。但是正如我们之前所说，如果弄错前提的话，定量分析就会引导出与实际想脱离的结果。
举个例子，某零售店的店长对本店营业额的停滞不前感到很苦恼，于是尝试用时间序列图来呈现近年来的营业额的发展趋势寻找问题在哪儿。
当我们以 1970 年至 2000 年来作为表格的横轴。乍一看，店铺的营业额是逐年上升的，但对此，店长无论如何都无法理解。因为店长真的觉得近年来的营业额是停滞不前的。
但是如果我们通过划分期间来拉动近似曲线，我们就能得到与店长感觉一致的分析结果，即得到「 2000 年度之前不断上升的营业额在 2000 年以后一直停滞不前」这一结果。因此为了不被数字迷惑住，我们需要冷静地判断数字和其以外的信息是否出现遗漏。如果粗心大意的话，即使是常见的时间序列图的数据也会产生错认事实的危险。我们需要好好的理解，并慎重对待上述所列
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