时序是指时间上发生的顺序和时间间隔的概念，也称为时域。在数据领域，时序数据是一种按照时间顺序收集的数据，如股票交易价格、传感器数据等都属于时序数据。
时序可以分为离散时序和连续时序。离散时序是指时间发生的离散点，比如每秒钟记录一次温度数据，时间点就是每秒。而连续时序则是指时间发生的连续过程，比如一段时间内的音频信号，时间是连续的。
时序可以应用于多种领域，如金融、医疗、天气预测、制造业等。以金融为例，时序数据可以用来分析股票的价格走势，预测未来的趋势。在医疗领域，时序数据可以用来分析病人的生命体征，判断病情的变化。在天气预测中，时序数据可以用来分析气压、温度等因素的变化，从而预测天气的变化。
另外，时序数据也可以用于制造业中的质量控制。通过分析生产过程中的时序数据，可以找出问题所在，改进生产流程，提高产品的质量。
时序数据在处理过程中需要注意一些问题。首先，时序数据有可能存在缺失值，需要进行处理。其次，在进行模型训练时需要注意数据的平稳性，即数据的均值和方差不随时间变化。最后，在进行预测时需要注意未来数据的可预测性和预测误差的控制。
对于时序数据，可视化是一种直观的方法。常见的时序数据可视化方式有折线图、散点图和热力图等。折线图可以清晰地展示时序数据的趋势和周期性，散点图则可以显示出数据的分布情况，热力图则可以用于分析数据的相关性。
此外，时序数据的可视化还可以结合交互式控件，使用户可以对数据进行自定义的探索和分析。
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