也许这就是一个规律：从15分到450或500分钟，你提供的数值一直处在20-25之间，从500-1400分钟，你提供的数值骤然降至10以下，之后你提供的数值有回升到20以上。如果这些数值你继续做下去的话，也许你就可以看到一个像脉冲式交替而且可能周而复始的规律，不知道这样一个规律对你这些数据有个实际应用的意义？下面是我的SAS程序，当然，你也可以将两纵列的数据输入到微软的EXCEL，同样可以得到相应的结果和图像。请看附件！
data a;
   input t v;
cards;
15        22
30        22
45        22
60        22
75        23
90        22
105        23
120        22
135        22
150        23
165        22
180        22
195        24
210        23
225        22
240        23
255        23
270        24
285        23
300        23
315        23
330        24
345        23
360        22
375        22
390        23
405        31
420        12
435        23
450        20
465        6
480        4
495        5
510        4
525        9
540        0
555        0
570        26
585        9
600        9
615        5
630        7
645        7
660        5
675        3
690        2
705        3
720        1
735        2
750        4
765        4
780        3
795        5
810        0
825        7
840        4
855        5
870        4
885        4
900        4
915        4
930        3
945        7
960        2
975        2
990        4
1005        2
1020        2
1035        3
1050        3
1065        3
1080        1
1095        4
1110        1
1125        1
1140        2
1155        1
1170        0
1185        1
1200        0
1215        1
1230        3
1245        1
1260        0
1275        0
1290        0
1305        1
1320        0
1335        0
1350        3
1365        1
1380        0
1395        7
1410        21
1425        22
1440        21
;
proc gplot data=a;plot v*t;run;

非常谢谢楼上耐心的解答。那请问如何对这一过程进行时间序列分析，或者是如何建模呢？

下面的连接地址就是有关脉冲传递函数的概念和公式：看你根据你自己个人的需要如何去选用其中的公式了！
http://jpkc.zju.edu.cn/k/506/context/y7_05.htm

另外向你介绍一个软件：将数据转化成公式（将数据透视表单元格转换为工作表公式-试用版60天）：
http://office.microsoft.com/zh-cn/excel-help/HA010096303.aspx

我查了一下：SAS系统本身就有Time Series的文章和相应建模：Working with Time Series Data。可以直接用SAS系统的界面：在Solutions->Analysis->Time Series Forcast System， 也可以使用SAS里的proc。如果你已经取得相应公式就直接可以用proc arima；如果没有确定好你的公式，你可以直接就采用你提供的数据，然后选用proc datasource。。。此外还有很多model供你选用，就看你对你的数据作何种理解了！