本申请实施例提出了一种智能关联的自适应数据分析方法及装置，包括处理初始高维时间序列得到时序数据，构建每条时序数据相对于与其他时序数据的关联性向量，基于关联性向量构造时间序列关系图模型；对于每一条时序数据关联性向量进行动态异常监测，基于监测结果对关联性向量进行更新；根据关联性向量的更新结果判断是否需要更新关系图模型，如果需要则执行更新关系图模型的操作；基于更新后的关系图模型相应包括聚类和关联时序数据在内的用户查询请求，给出查询结果。根据全局向量和局部向量残差来调整更新速度的策略能对短暂的时序数据异常有较强的抵抗能力，也能对时序数据潜在分布变化有较好的适应力，很好的满足了需求。