D是用于分析面板数据的。

分析时间序列数据的常用方法包括以下几种：

A. **差分法**：
差分法用于消除时间序列中的趋势或季节性影响，通过对序列进行差分运算，转换为平稳序列，方便进一步分析。

B. **移动平均值法 (MA)**：
移动平均值法通过计算序列中各个时间窗口的平均值，平滑数据，减少噪音，是预测和分析时间序列中的常用方法。

C. **自回归法 (AR)**：
自回归方法通过将序列的过去值加权求和来预测当前值。它假定序列可以自我解释，适合处理平稳的数据。

D. **随机效应法 (RM)**：
随机效应模型通常用于处理纵向数据或面板数据，关注群体间的变异性，不常用于传统时间序列分析。

**正确答案：A, B, C**

### 专业分析：

- **差分法**和**移动平均值法**是基础的时间序列预处理和分析方法，用于识别和消除趋势、季节性以及平滑数据。
- **自回归法**是时间序列建模的核心方法之一，经常与MA联合使用，形成ARMA或ARIMA模型进行深度分析。
- **随机效应法**不适合传统时间序列，是为另一类数据结构设计的模型，因此在时间序列分析中通常不使用。

### 总结：
在时间序列分析中，选择合适的方法需要根据数据特征和分析目的进行调整。A、B、C三种方法是时间序列分析的基本工具，适用于大多数情况下的数据处理和建模。