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，用于描述数据的趋势变化的指标是均值（C: 均值）。

专业分析：
1. **均值（Mean）**：均值是数据集中所有数值的平均值。在时间序列分析中，均值可以帮助我们了解数据的中心趋势。如果数据的均值随时间变化，这可能表明数据存在趋势变化。

2. **方差（Variance）**：方差是数据集各个数值与均值之间差异的平方的平均值。它描述了数据的离散程度，但并不直接描述趋势变化。

3. **标准差（Standard Deviation）**：标准差是方差的平方根，同样用于描述数据的离散程度，而不是趋势变化。

4. **偏度（Skewness）**：偏度是描述数据分布的不对称程度的统计量。它主要用于了解数据分布的形状，而不是趋势变化。

因此，均值是用于描述时间序列数据趋势变化的主要指标。