要使用MATLAB进行时间序列分析，可以按照以下步骤进行：
加载时间序列数据：首先将时间序列数据加载到MATLAB中，可以使用readtable()函数读取CSV文件或者直接将数据输入到MATLAB中。
可视化时间序列数据：使用plot()函数或者timeseries对象对时间序列数据进行可视化，以了解数据的趋势和周期性。
检验时间序列的平稳性：使用adfTest()函数、kpssTest()函数或者时序图等方法来检验时间序列数据的平稳性。
进行时间序列分析：根据时间序列数据的特点，选择合适的时间序列模型，如ARIMA模型、VAR模型等，并使用MATLAB中的相应函数进行拟合和预测。
评估模型的拟合效果：使用residuals()函数或者plot()函数对模型的残差进行分析，以评估模型的拟合效果。
进行时间序列预测：使用forecast()函数或者simulate()函数对时间序列数据进行预测，得出未来一段时间内的数据预测值。
可视化预测结果：使用plot()函数或者timeseries对象对预测结果进行可视化，比较实际数据与预测结果，评估模型的预测能力。
通过以上步骤，可以利用MATLAB进行时间序列分析，并得出有关时间序列数据的趋势和预测结果。
