通過建立時間序列模型來讓數據和月份關聯。
時間序列模型是一種基於時間順序的統計學模型，可以對一連串按時間排列的觀測數據進行建模，常用於預測未來趨勢。
在這種模型中，時間是一個重要的因素，月份也可以被視為時間序列中的一個單位。
建立時間序列模型可以有效地分析數據與月份之間的關聯，從而提供基於時間的預測和決策。
同時，還可以使用時間序列圖和相關性分析等方法來進一步探索數據與月份之間的關系。

關於這個問題，要使數據表內容跟隨月份變化，有幾種方法：

1. 在數據表中添加一個日期列，將每行數據與一個日期相關聯。然後，使用日期函數或篩選器來查找並顯示與所需月份相關聯的數據。這種方法需要手動更新日期列。

2. 在Excel或其他電子表格軟件中，使用日期函數來動態計算每個月的數據。例如，使用SUMIF函數來計算每個月的總銷售額。這種方法可以自動更新每個月的數據，但需要相應的公式和函數。

3. 使用數據庫管理系統（DBMS）來創建一個基於日期的視圖或報表。視圖或報表將自動更新每個月的數據，並可以根據需要進行篩選和排序。這種方法需要一些技術知識和數據庫管理經驗。

要讓數據和月份關聯，可以考慮以下方法：

1. 使用日期字段：在數據中添加一個日期字段，該字段包含了年份和月份的信息。可以使用特定的日期格式，如YYYY-MM（例如2023-05），來表示每個數據點對應的月份。

2. 創建月份字段：如果數據中沒有日期字段，可以通過提取現有的日期字段（如時間戳或日期字符串）中的月份信息，創建一個單獨的月份字段。根據編程語言或數據處理工具的不同，可以使用日期函數或正則表達式等方法來提取月份信息。

3. 數據分組或篩選：根據數據集和分析需求，可以使用數據分組或篩選操作來關聯數據和月份。例如，使用SQL查詢語句中的GROUP BY子句按照月份對數據進行分組，或使用數據處理工具中的篩選功能選擇特定月份的數據。

無論使用哪種方法，確保數據和月份的關聯是準確和一致的，以便後續的數據分析、可視化或報告工作能夠按照月份進行正確的匯總和展示。