时间序列分析中，均值用于描述数据的趋势变化，可以通过计算移动平均值来得到。方差、标准差和偏度则用于描述数据的离散程度和分布形态。

在时间序列分析中，用于描述数据趋势变化的指标是**均值（C: 均值）**。

**专业分析：**

- **均值（Mean）**：均值是数据集中趋势的一个常用指标。通过计算时间序列数据的均值，可以观察到数据的整体水平和趋势变化。如果均值随时间增加或减少，这表明数据存在上升或下降的趋势。

- **方差（Variance）**：方差用于衡量数据的离散程度，即数据点相对于均值的分散情况。它并不直接描述数据的趋势变化。

- **标准差（Standard Deviation）**：标准差是方差的平方根，也用于衡量数据的离散程度。与方差一样，标准差也不直接描述数据的趋势变化。

- **偏度（Skewness）**：偏度描述数据分布的对称性，即数据分布是否偏向于某一侧。它也不直接用于描述数据的趋势变化。

因此，在时间序列分析中，均值是用于描述数据趋势变化的主要指标。