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同質のデータを直列に並べたデータをさし，DNA系列や，文字列などがある．さらに，データマイニング分野では以下のようなバスケットデータの系列データもある．
（用語と記号はバスケットデータの項目を参照） バスケットデータの系列は次のようなもの \langle(a) (abc) (ac) (d) (cf)\rangle 第1回目の取引ではアイテムaのみを，第2回目の取引ではアイテムa，b，およびcを購入したことを表す． この系列の集合が系列データ．
この系列について包含関係を考える． 系列 \langle a_1\ldots a_n\rangle が \langle b_1\ldots b_m\rangle に含まれるとは，a_1\subseteq b_{i_1}\ldots a_n\subseteq b_{i_n} を満たすような整数 i_1\lt\cdots\lt i_n が存在すること．系列の集合中で，系列 s が極大であるとは s が他のどの系列にも含まれないこと．
例えば，\langle(c)(de)(h)\rangle は \langle(g)(ch)(i)(def)(h)\rangle に含まれる．なぜなら，(c)\subseteq(ch)，(de)\subseteq(def)，および(h)\subseteq(h) だから． しかし，\langle(c)(e)\rangle と \langle(e)(c)\rangle には互いに包含関係はない．
ある系列 s が，系列データ中の系列 t を支持するとは s が t に含まれること．系列データ中で，系列 s を支持するデータの割合を支持度 (support) という．
系列パターン (sequential pattern) のマイニングとは，支持度が最小支持度以上の極大な系列を全て列挙すること．
-- しましま
