在Java中，你可以使用一些第三方庫來進行時間序列分析，例如Apache Commons Math和JFreeChart。這里我們將介紹如何使用Apache Commons Math庫進行時間序列分析。

首先，你需要添加Apache Commons Math依賴到你的項目中。如果你使用Maven，可以在pom.xml文件中添加以下依賴：

   <groupId>org.apache.commons</groupId>
   <artifactId>commons-math3</artifactId>
   <version>3.6.1</version>
</dependency>

接下來，我們將介紹如何使用Apache Commons Math庫進行時間序列分析。假設你已經收集了一系列的時間序列數據，例如每個季度的銷售額。你可以使用以下代碼進行時間序列分析：

import org.apache.commons.math3.analysis.polynomials.PolynomialCurveFitter;
import org.apache.commons.math3.fitting.WeightedObservedPoints;

public class TimeSeriesAnalysis {
    public static void main(String[] args) {
        // 創建一個WeightedObservedPoints實例，用于存儲時間序列數據
        WeightedObservedPoints points = new WeightedObservedPoints();

        // 添加時間序列數據，例如每個季度的銷售額
        points.add(1, 1000); // 第一季度
        points.add(2, 1200); // 第二季度
        points.add(3, 1400); // 第三季度
        points.add(4, 1600); // 第四季度

        // 創建一個PolynomialCurveFitter實例，用于擬合時間序列數據
        PolynomialCurveFitter fitter = PolynomialCurveFitter.create(2);

        // 使用擬合器擬合時間序列數據
        double[] coefficients = fitter.fit(points.toList());

        // 輸出擬合結果
        System.out.println("擬合結果: y = " + coefficients[0] + " * x^2 + " + coefficients[1] + " * x + " + coefficients[2]);
    }
}

在這個示例中，我們使用了一個二次多項式擬合器（PolynomialCurveFitter）來擬合時間序列數據。你可以根據實際情況選擇合適的擬合器。擬合完成后，你可以使用得到的擬合方程來預測未來的時間序列數據。

注意：這個示例僅用于演示如何使用Apache Commons Math庫進行時間序列分析。在實際應用中，你需要根據自己的需求對數據進行預處理、特征提取等操作。