生活中有很多看似随机数的数据，如果和时间序列高度关联，其实这些随机数是可以提前预测的，但我这里说的可以提前预测并不是指能预测出具体的精确的数字，而是一个大概的数据范围或是走势方向。
比如说，某个红绿灯十字路口，每小时通过的车辆数量是一个随机数，但是，这个数据是和时间序列高度关联的。
从单日的数据上来看，在上下班高峰时段车辆通过的流量大，其它时段会相对的平缓。
从一年的数据上来看，在节假日出行高峰的日子车辆的通过流量会比平常日子大。
从多年的历史数据上来看，每年的车辆数量都会相对的逐步变大，因为有车的人越来越多了，加上城镇化建设的推进，越来越多的人集中涌向城市，水涨船高，整个城市的车辆拥有量变大，通过这个路口的车辆数量也会相应变大。
所以，和时间序列高度关联的随机数，是可以提前预测未来的数据范围和走势方向的。
如果我们把这个思路应用到其它领域，比如说股票，那也是可以提前预测的。
比如说，在国家发布某些重大行业政策后，肯定会引起股市的波动，所以投资者要用程序随时监测国家的政策发布时间，在政策发布时及时进行分析，预判是利好还是利空，然后及时进行买入或卖出操作，就能实现早进场早盈利或提前避免损失。
现实生活中，只要是有人参与的，很多都是和时间序列相关，只要学会用数据采集、数据分析、数据挖掘，就可以帮你实现更多的盈利。