時系列データは、同じ対象を時間の経過に沿って繰り返し測り、時点と値を組にして並べたデータです。毎月の来店客数、毎年の人口、毎日の最高気温などがこれにあたります。
ほかのデータと大きく違うのは、並び順そのものが情報を持っている点です。クラス全員ぶんのテストの点数なら、大きい順に並べ替えても中身は何も失われません。ところが時系列データを値の大きい順に並べ替えると、いつ増えていつ減ったのかという肝心の部分が消えてしまいます。
同じ理由で、時系列データを 度数分布表 や ヒストグラム（柱状グラフ） にまとめると、どの値が何回現れたかは分かるものの、時間の情報は残りません。推移を追いたいときは、時間を横軸にとった 時系列グラフ を使います。
あるパン屋で、月ごとに売れた食パンの個数です。
| 4月 | 5月 | 6月 | 7月 | 8月 | 9月 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 販売個数（個） | 120 | 140 | 150 | 190 | 160 | 180 |
この並びからは、4月から少しずつ増えたあと 6月の150個から7月の190個 へ一気に伸び、8月に 160個 まで落ちてまた持ち直した、という動きがたどれます。ところが同じ6個の数字を多い順に 190, 180, 160, 150, 140, 120 と並べ替えてしまうと、最大が190個で最小が120個ということしか残りません。8月の落ち込みは跡形もなく、そこに何かあったのではという問いを立てる手がかりまで失われます。
次のうち、時系列データにあたるものはどれですか。
月ごとの売上を記録した時系列データを、売上の大きい順に並べ替えました。このとき失われるものはどれですか。