时间序列数据（time series data）是在不同时间上收集到的数据，用于所描述现象随时间变化的情况。这类数据反映了某一事物、现象等随时间的变化状态或程度。
很多计量经济学的模型也用到了时间序列数据。比如2000—2005年我国的
国内生产总值数据就是时间序列数据。
我国国内生产总值从1949到2009的变化就是时间序列数据。时间序列数据可作季度数据、月度数据等细分，其中很有代表性的季度
时间序列模型就是因为其数据具有四季一样变化规律，虽然变化周期不尽相同，但是整体的变化趋势都是按照周期变化的。
时间序列是统计学专业课程之一。对时间序列的研究一般要建立在一定的计量经济学基础上，计量经济学已有涉及时间序列模型。
聚类是将无标签的数据成若干组，使得组内数据的相似度最大，组间数据的相似度最小。聚类方法分为五种：划分聚类、
层次聚类、基于密度的聚类、基于网格的聚类和基于模型的聚类。