Последовательности вносят значительный вклад в статистический анализ и моделирование данных, в частности благодаря следующим возможностям:

• Понимание сложных зависимостей. 2 Моделирование последовательностей позволяет учитывать зависимости между элементами, что важно для точных предсказаний. 2
• Анализ данных в реальном времени. 3 Последовательный анализ — статистический метод, разработанный для тестирования гипотез и оценки параметров в экспериментах или процессах, которые наблюдаются последовательно. 3 Он позволяет анализировать данные более эффективно и, возможно, с меньшим количеством наблюдений, чем при анализе фиксированного образца. 3
• Выявление закономерностей. 4 Например, нахождение частых подсерий, которые характерны для многих пользователей, помогает понять поведение клиентов. 4 На основе этих закономерностей можно определить, какие продукты следует продвигать, и целевых клиентов. 4
• Предсказание следующего элемента. 2 Моделирование последовательностей лежит в основе предсказания следующего элемента в последовательности данных, что важно в различных областях. 2

Таким образом, последовательности помогают понимать сложные данные, выявлять долгосрочные зависимости и преобразовывать большие объёмы данных в полезную информацию. 2