在进行时间序列数据的成分拆解时，由上图可知，该序列中包含长期趋势和季节波动，故需要进行阶次差分和步次差分。

从时间序列分析的角度来看，平稳性是一个非常重要的前提条件。平稳序列的均值和方差在时间上是恒定的，而不平稳序列则会随时间变化。为了使时间序列平稳，通常会采用差分的方法。

**差分的类型：**
1. **阶次差分（First-order differencing）**：这是最常用的差分方法，通常用来消除趋势。阶次差分是指当前值减去前一个时间点的值。
2. **步次差分（Seasonal differencing）**：这是用来消除季节性影响的差分方法，通常是当前值减去一个季节周期前的值。

**问题分析：**
根据你的描述，绘制的时序图显示当前的序列为不平稳序列。通常情况下，首先会进行阶次差分来消除趋势，如果序列还有明显的季节性成分，再进行步次差分。

**正确操作：**
- 首先进行阶次差分来消除趋势。
- 如果序列依然不平稳，且存在季节性成分，再进行步次差分来消除季节性。

**正确答案：**
A: 进行阶次差分

**专业分析：**
进行阶次差分是时间序列分析中最基础且最常用的方法，用于消除序列中的趋势，使其平稳。如果在进行阶次差分后序列仍然不平稳，并且存在明显的季节性成分，则可以进一步考虑进行步次差分。但是，第一步通常是进行阶次差分。

因此，选项A是正确的。