季节性和周期性行为之间的差异与变化周期的规律性有关。季节性行为是非常有规律的，这意味着数据的高峰和低谷之间存在精确的时间量。例如，温度将具有季节性行为。一年中最冷的一天和一年中最热的一天可能会发生变化（因为时间以外的因素会影响数据），但你永远不会看到随着时间的推移而漂移，最终在 6 月在北半球进入冬季。

另一方面，周期性行为会随着时间的推移而漂移，因为周期之间的时间并不精确。例如，股票市场倾向于在高值和低值之间循环，但这些波动之间没有固定的时间量。

系列可以显示周期性和季节性行为。在上面的房价示例中，市场存在周期性效应，但也存在季节性效应，因为大多数人宁愿在孩子上学的夏天搬家。您还可以有多个季节性（或周期性）影响。例如，人们倾向于在某事的“第一天”尝试并做出积极的行为改变，所以你会在一年的第一天看到健身房出勤率的高峰，但也会在每个月和每周的第一天看到，所以健身房出勤率有每年、每月和每周的季节性。当您在季节性数据中寻找第二个季节性模式或周期性模式时，它可以帮助在较高的季节性频率处采用移动平均线来消除这些季节性影响。例如，如果您对窗口大小为 12 的住房数据进行移动平均，您会更清楚地看到周期性模式。这仅适用于从较低频率的模式中删除较高频率的模式。

此外，为了记录，季节性行为不必只发生在亚年时间单位上。例如，太阳会经历所谓的“太阳周期”，即它释放或多或少热量的时期。这种行为显示了几乎正好 11 年的季节性，因此太阳散发的热量的年度时间序列将具有 11 年的季节性。

在许多情况下，通过查看数据中峰值的规律性并从它们之间的平均距离中寻找时间峰值的漂移，可以以合理的准确度了解或测量季节性与周期性行为的差异。具有强季节性的序列会在部分自相关函数和自相关函数中显示出明显的峰值，而周期性序列只会在自相关函数中出现强峰值。但是，如果您没有足够的数据来确定这一点，或者如果数据非常嘈杂，使测量变得困难，那么确定行为是周期性的还是季节性的最好方法是考虑数据波动的原因。如果原因直接取决于时间，那么数据可能是季节性的（例如，它需要 ~365. 地球绕太阳运行 25 天，地球绕太阳的位置影响温度，因此温度呈现一年四季的规律）。另一方面，如果原因是基于该系列的先前值而不是直接按时间，则该系列很可能是周期性的（例如，当股票价值上涨时，它会给市场带来信心，因此更多人投资价格上涨，反之亦然，因此股票呈现周期性模式）。

周期一词是指时间序列中的周期性变化，通常持续时间超过一年，可能长达 15 年或 20 年。这些变化在幅度和长度上都不是规则的。大多数与业务相关的时间序列都表现出某种周期性或振荡变化。这些波动是长期运动，代表着活动的持续反复上升和下降。季节性变化是指商业活动中每年定期发生的周期性变化，其起源于一年本身的性质。由于这些变化在 12 个月内重复出现，因此可以相当准确地预测它们。