时间序列和回归分析的本质区别主要体现在：1.数据类型不同；2.分析目标不同；3.模型构建方式不同；4.预测性能评估方式不同；5.难点和挑战不同。总的来说，时间序列分析着重考察一段时间内数据变动的模式和趋势，常用于预测未来；而回归分析则旨在探索变量之间的关系，多用于因果推断和模型拟合。
1.数据类型不同
时间序列分析的数据必须是按照时间顺序收集的，即观察值之间存在时间依赖性。而回归分析的数据可以是任何类型，只需要满足变量之间的相互独立性。
2.分析目标不同
时间序列分析的主要目标是探究数据随时间的变动模式和趋势，以预测未来数据。而回归分析的目标是确定一个或多个自变量与因变量之间的关系，以便于进行因果推断或者数据预测。
3.模型构建方式不同
时间序列分析常用的模型包括ARIMA，状态空间模型等，这些模型都假设数据的生成过程有一定的时间依赖性。而回归分析则使用如线性回归，逻辑回归等模型，这些模型假设变量之间存在一定的函数关系。
4.预测性能评估方式不同
时间序列分析通常使用时间序列专用的预测评估指标，如MAPE，MASE等来评估模型的预测性能。而回归分析则更多的是使用R平方，MSE，MAE等指标来评估模型的拟合性能。
5.难点和挑战不同
时间序列分析的难点在于处理季节性，趋势，周期性等复杂的时间模式，以及处理非平稳数据。而回归分析的挑战则更多的在于处理共线性，异方差性，模型设定等问题。
延伸阅读
时间序列分析的实际应用
时间序列分析在金融，经济，社会科学等众多领域有着广泛的应用。在金融领域，时间序列分析常被用于股票价格，货币汇率等金融指标的预测。在经济领域，时间序列分析被用于预测未来的经济趋势，如GDP增长率，失业率等。在社会科学领域，时间序列分析被用于研究社会现象的发展趋势和模式。
