Zeitreihen-Diagramme sind die am häufigsten genutzte Form grafischen Informationsdesigns. Wenn eine Dimension im vertrauten Rhythmus von Sekunden, Minuten, Stunden, Tagen oder Jahrhunderten angelegt ist, erhält der grafische Entwurf eine Stärke und Effiziens der Interpretation, die allen anderen Informations-Designs überlegen ist.

Zeitreihen-Diagramme sind geeignet große, multivariate Datensätze von hoher Variabilität zu darzustellen.

Eines der ältesten Diagramme, welches die komparativen Vorteile des Zeitreihendiagramms ausnutzt, ist eine Darstellung periodischer Temperaturschwankungen des Bodens (in Abhängigkeit von der Bodentiefe) von Johann Heinrich Lambert (Pyrometrie, Berlin, 1779). Der Graph zeigt auch die mit der Bodentiefe zunehmende Verzögerung der Temperaturamplitude. Die heute verarbeiteten Datensätze sind um viele Zehnerpotenzen größer, als die seinerzeit von Lambert visualisierten Messwerte. Gleichwohl zeigen aktuelle Zeitreihendiagramme nichts grundsätzlich Neues.

Im klassischen Säulen- oder Balkendiagramm können auf der waagerechten Achse des Koordinatensystems die unabhängigen Variablen und auf der senkrechten Achse die zugehörigen abhängigen Größen eingetragen werden.

Für die gleichzeitige Darstellung mehrerer Variablen können verschiedene Säulendiagramme zu einer einzigen Darstellung zusammen gefasst werden. In diesem Fall werden die jeweils zu einer Variablen gehörigen Säulen nebeneinander oder auch überlappend dargestellt.

Säulen können, z.B. mit MS-Excel, in einem 2- oder 3-dimensionalen Koordinatensystem auch perspektivisch dargestellt werden.

Während die erste Form lediglich eine modische Variante des Standard-Säulendiagramms ohne einen tatsächlichen Effektivitätsgewinn darstellt, gewinnt man bei der zweiten Form eine weitere Dimension zu Darstellung von Daten mit zwei Freiheitsgraden bei den unabhängigen Variablen. Durch die möglichen Verdeckungen von den Säulen sind die Einsatzmöglichkeiten dieser Darstellungsfürm bei statistischen Präsentationen jedoch begrenzt.

Ein Säulendiagramm ist weniger aussagekräftig als ein Liniendiagramm, Liniendiagramme haben einen günstigeren Quotienten von "Information zu Tinte" im Sinne von Edward Tufte. Dies gilt auch und vermehrt für Punktdiagramme.

Auch Netz- oder Polar-Diagramme, sind für Zeitreihen gut geeignet: Es können allerdings nur Datenreihen mit den gleichen Einheiten benutzt werden.

Das Klimadiagramm nach "Walther" hat zwei Ordinaten, deren Skalierung sich wie 1 : 2=links : rechts verhalten. Links ist die Temperatur in °C und rechts der Niederschlag in mm angetragen.

Die Zeitreihenanalyse untersucht die Entwicklung von Werten im Zeitverlauf und ist ein Spezialfall der Regressionsanalyse. Neben der Analyse von historischen Daten und deren Einflussfaktoren, gehört auch die Prognose über den zukünftigen Verlauf der Reihe auf Grundlage der bisherigen Werte zu den Aufgaben der Zeitreihenanalyse. In Zeitreihen treten häufig typische Verlaufsmuster der Zeitreihenwerte auf, die auf bestimmte gleichwirkende Einflussfaktoren zurück zu führen sind. Diese Verlaufsmuster lassen sich oft in bestimmte Komponenten gliedern, in die die Zeitreihe zerlegt werden kann. Die wichtigsten Komponenten sind:

Trendkomponente: Beschreibt die konstante Grundrichtung der Zeitreihe. Beispielsweise steigt das Bruttoinlandsprodukt der Bundesrepublik grundsätzlich von Jahr zu Jahr an.

Saisonkomponente: Berücksichtigt zyklische Schwankungen, die innerhalb eines Jahres auftreten. So steigt aufgrund der hohen Temperaturen im Sommer zum Beispiel der Absatz von Eis.

Konjunkturkomponente: Berücksichtigt regelmäßige Schwankungen mit einer Periodenlänge von über einem Jahr. Ursache dieser zyklischen Schwankungen ist das Aufeinanderfolgen von Zeiten mit starker und weniger starker wirtschaftlicher Aktivität.

Restkomponente: Umfasst alle Schwankungen, die nicht durch die oben genannten Komponenten erfasst werden. Dies können zum Beispiel plötzliche Wetterschwankungen oder auch Fehler bei der Erhebung sein.

Welche Komponenten im Einzelfall zu betrachten sind, hängt von der Art der Zeitreihe ab.

Gute Zeitreihendiagramme erfordern, in Abhängigkeit von den darzustellenden Informationen, nach Möglichkeit individuelle Lösungen. Ein exzellent Beispiel hierfür bietet die unten stehende Mischung aus thematischer Karte und Diagramm, des Menschenverlustes der Grande Armée während des Russlandfeldzuges 1812-1813 von Charles Joseph Minard aus dem Jahr 1861.