ট্রেন্ড অ্যানালাইসিস বলতে টাইম সিরিজে আচরণের একটি মডেল এক্সট্রাক্ট করার টেকনিক বোঝায় যা নয়েজ দ্বারা আংশিক বা সম্পূর্ণ লুকানো থাকতে পারে। ট্রেন্ড অ্যানালাইসিসের পদ্ধতিগুলো ব্যাপকভাবে ব্যবহার করা হয় আউটব্রেক এবং রোগ আবির্ভাবে অপ্রত্যাশিত বৃদ্ধি বা কমানো শনাক্ত করতে, রোগের ট্রেন্ড মনিটর করতে, রোগ নিয়ন্ত্রণ প্রোগ্রাম এবং নীতির কার্যকারিতা মূল্যায়ন করতে, এবং হেলথ কেয়ার প্রোগ্রাম এবং নীতির সাফল্য মূল্যায়ন করতে, ইত্যাদি।
আইটেম সিরিজে ট্রেন্ড শনাক্ত করার জন্য বিভিন্ন টেকনিক ব্যবহার করা যায়। স্মুথিং (Smoothing) একটি পদ্ধতি যা টাইম সিরিজে পাওয়া নন-সিস্টেমেটিক আচরণ রিমুভ করতে ব্যবহৃত হয়। স্মুথিং সাধারণত একটি নির্দিষ্ট টাইম পয়েন্টের চারদিকে টাইমের একটি উইন্ডো দিয়ে অ্যাট্রিবিউট ভ্যালুর মูভিং গড় খুঁজে বের করার ফর্ম নেয়।
এই পয়েন্টে পাওয়া স্পেসিফিক ভ্যালুর বদলে সব অ্যাট্রিবিউট ভ্যালুর লোকাল গড় ব্যবহার করা হয়। মিন ভ্যালুর বদলে মিডিয়ান ভ্যালু সাধারণত ব্যবহার করা হয় কারণ এটি আউটলায়ারের প্রতি কম সংবেদনশীল। স্মুথিং নয়েজ এবং আউটলায়ার ফিল্টার আউট করতে পারে। এটি ভবিষ্যতের ভ্যালু প্রেডিক্ট করতে ব্যবহার করা যায় কারণ ফলস্বরূপ ডেটা একটি পরিচিত ফাংশন (লিনিয়ার, লগারিদমিক, এক্সপোনেনশিয়াল, ইত্যাদি) ফিট করা সহজ হয়।
টাইম সিরিজ ডেটাতে সিজনাল প্যাটার্ন শনাক্ত করা আরও কঠিন। একটি পদ্ধতি হলো সমানভাবে বন্টন করা ইন্টারভালে অ্যাট্রিবিউটের মধ্যে কোরিলেশন খুঁজে বের করা। উদাহরণস্বরূপ, প্রতিটি বারহ ভ্যালুর মধ্যে কোরিলেশন পাওয়া যায় (মাসিক সেলস ডেটাতে)। সংশ্লিষ্ট আইটেমের মধ্যে টাইম ডিফারেন্সকে ল্যাগ (lag) বলা হয়।
অটোকোরিলেশন ফাংশন জেনারেট করা যায় ডিফারেন্ট ল্যাগ ইন্টারভালে ডেটা ভ্যালুর মধ্যে কোরিলেশন নির্ধারণ করতে। একটি কোরিলোগ্রাম গ্রাফিক্যালি অটোকোরিলেশন ভ্যালু প্রদর্শন করে لعدة ল্যাগ ভ্যালু।
কোভেরিয়েন্স মাপে দুটি ভেরিয়েবল কীভাবে একসাথে পরিবর্তন হয়। এটি দুটি টাইম সিরিজ বা এক টাইম সিরিজে সিজনাল ট্রেন্ডের মধ্যে সম্পর্ক নির্ধারণের ভিত্তি হিসেবে ব্যবহার করা যায়। একটি অটোকোরিলেশন কোএফিশিয়েন্ট, rk, ল্যাগ k দূরত্বে থাকা টাইম-সিরিজ ভ্যালুর মধ্যে কোরিলেশন মাপে।
অটোকোরিলেশনের জন্য একাধিক পদ্ধতি ব্যবহার করা হয়েছে। পজিটিভ ভ্যালু বোঝায় দুটি ভেরিয়েবল একসাথে বৃদ্ধি পায়, যখন নেগেটিভ ভ্যালু বোঝায় একটা বৃদ্ধি পেলে অন্যটি কমে।
শূন্যের কাছাকাছি একটি ভ্যালু বোঝায় দুটি ভেরিয়েবলके মধ্যে খুব কম কোরিলেশন আছে। কোরিলেশন ক্যালকুলেট করার একটি টিপিক্যাল ফর্মুলা হলো কোরিলেশন কোএফিশিয়েন্ট r, যাকে কখনও কখনও পিয়ারসন'র r বলা হয়।
দুটি টাইম সিরিজ X এবং Y দেওয়া, মিন X' এবং Y', প্রতিটি n এলিমেন্টসহ, r-এর ফর্মুলা হলো:
$$\mathrm{\frac{\sum(x_i-X')(y_i-Y')}{\sqrt{\sum(x_i-X)^2(y_i-Y')^2}}}$$
এটি ল্যাগ k-র সাথে কোরিলেশন কোএফিশিয়েন্ট খুঁজে বের করতে, rk, একটি টাইম সিরিজ X=(x1,x2,…xn) ওপর প্রয়োগ করা সহজ। প্রথম টাইম সিরিজ X'=(x1,x2,…xn-k), দ্বিতীয় টাইম সিরিজ X''=(xk+1,xk+1,…xn)।
