如果您的目的是进行时间序列分析，那么您可以考虑使用平稳化后的数据进行建模和分析。

对于平稳的变量，您可以使用经典的时间序列建模方法，例如ARIMA模型或VAR模型。对于差分后的变量，您可以考虑使用差分后的数据进行建模和分析。

在进行差分操作时，需要注意一阶差分可能会带来一些问题，例如可能会引入噪声或信息损失等。因此，如果您的数据不是非常平稳，您可以考虑使用更高阶的差分（例如二阶差分）来进行平稳化处理。但请注意，差分操作应该谨慎使用，因为它可能会使得分析结果难以解释。

此外，您还可以考虑使用其他的时间序列分析方法，例如灰色预测模型、指数平滑模型等，根据您的具体情况选择合适的方法进行分析。