时间序列可以分为两大类

时间序列可以分为两大类：静态时间序列和动态时间序列。

1. 静态时间序列：静态时间序列是指不随时间变化的时间序列数据。这类数据通常是通过对某个特定时间点或时间段进行采样得到的。例如，对某城市每天的平均气温进行测量，每个观测值都代表一个特定的日期，但不考虑观测值之间的时间顺序。

2. 动态时间序列：动态时间序列是指随时间变化的时间序列数据。这类数据通常是连续采样得到的，观测值之间具有时间上的先后顺序。动态时间序列包含时间相关性和时间依赖性，观测值的变化可能受到之前观测值的影响。例如，股票价格、气象数据、销售数据等都属于动态时间序列，因为它们的值在时间上是连续变化的。

这两类时间序列在分析和建模方法上有所不同。对于静态时间序列，可以使用传统的统计分析方法，如描述统计、假设检验等。而对于动态时间序列，需要使用更加复杂的方法，如时间序列模型（如ARIMA、GARCH等）、神经网络模型（如循环神经网络和长短期记忆网络）等，以捕捉时间序列的时间依赖性和趋势。