تحليل السلاسل الزمنية – تقنية مفيدة لفحص مجموعات بيانات مختلفة

في العالم الحديث ، شهد مجال العلوم والتعلم الآلي تقدمًا كبيرًا. يُعتبر تحليل السلاسل الزمنية آلية شائعة الاستخدام في علوم البيانات لتحليل البيانات واستخراج معلومات مفيدة.

يُعتبر هذا النوع من البيانات عبارة عن مجموعة من النقاط التي تُشتق بناءً على تسلسل زمني معين. يتم توزيع الوقت بشكل عام بفترات متساوية حتى يمكن تحليل البيانات بسهولة. يتم الحصول عليها بشكل عام أسبوعيًا أو شهريًا أو سنويًا بناءً على نوع وتركيب البيانات.

يُعتبر تحليل السلاسل الزمنية طريقة لدراسة وفحص بيانات السلاسل الزمنية. بعد دراسة مجموعة البيانات ، يمكن لمحترفي علوم البيانات استخراج استنتاجات مفيدة منها ، مما يساعدهم على حل مشكلات أكبر.

أهمية تحليل السلاسل الزمنية:

الوقت هو عاملاً يساعد في التمييز بين التغييرات التي تحدث في طبيعة مجموعة البيانات في نقاط زمنية مختلفة. يتكون مجموعة بيانات السلسلة الزمنية من بيانات تعتمد完全ًا على الوقت الملاحظ. لذلك ، يمكن أن يساعد هذا العلماء على التخطيط للمساعي المستقبلية. يتم تنفيذ هذا التخطيط بناءً على أداء مجموعة البيانات في السنوات السابقة.

من أجل إمكانية ذلك ، من المهم جمع البيانات في شكل سلسلة زمنية. يتم تحليل البيانات ، وتنشأ أنماط مختلفة. ثم يتم استخدام هذه الأنماط للتنبؤ بالقيم واستخراج النتائج المعروفة باسم التنبؤ بالسلاسل الزمنية. كلاً من تحليل السلاسل الزمنية والتنبؤ بهما هما الهدفان الأساسيان للسلسلة الزمنية. كلا التقنيتين مهمتان لتعزيز فهم السلسلة الزمنية.

أمثلة كلاسيكية للسلاسل الزمنية:

كل بيانات في سلسلة زمنية تعتمد完全ًا على الوقت. بعض مجموعات البيانات لها بعض الصلة بالوقت ولكنها لا تعتمد على نفسها. لا يمكن اعتبار هذه البيانات كمجموعة بيانات للسلسلة الزمنية. لذلك ، بعض الأمثلة المصنفة لمجموعات بيانات السلسلة الزمنية المثالية تشمل حركة المرور على الموقع ، أسعار الأسهم ، المبيعات ، المنتجات المطلوبة ، ارتفاع وانخفاض درجات الحرارة ، إلخ.

جميع مجموعات البيانات المذكورة أعلاه تُجمَع بناءً على تسلسلات زمنية مختلفة ويتم فحصها وفقًا لذلك لاستخراج الاستنتاجات. منذ أن أصبحت البيانات حاكمة للعصر الحديث ، فإن العديد من مجموعات البيانات الزمنية تتطور بانتظام للتحليل.

نماذج تحليل السلاسل الزمنية:

يتم تنفيذ نموذجين مشهورين عند استخدام تحليل السلاسل الزمنية:

• المتوسطات المتحركة: وفقًا لهذا النموذج ، يُعتبر نقطة البيانات الخاصة في بيانات السلسلة الزمنية هي المتوسط لجميع نقاط البيانات المتاحة مسبقًا. يميل هذا النموذج إلى تجاهل تكرار نقاط البيانات.
• التمهيد الأسي: وفقًا لهذا النموذج ، يتم حساب نقطة البيانات في بيانات السلسلة الزمنية عن طريق أخذ المتوسط الأسي المتزايد لجميع نقاط البيانات المتاحة مسبقًا.

أهداف تحليل السلاسل الزمنية:

عندما يتم إجراء تحليل السلاسل الزمنية ، من المهم تحقيق الأهداف الرئيسية لهذه التقنية:

• الارتباط الذاتي أو الموسمية: هناك أحيانًا عندما تكون أنماط واستنتاجات بيانات السلسلة الزمنية لها تكرارات مختلفة. من المهم تحديد هذه التكرارات وتحليل كيفية حدوثها. إذا كانت هناك تكرارات بفترات منتظمة ، فإن هذه الحالة تعرف باسم الموسمية.
• الاستقرار: هذا المصطلح يتعلق بالمتوسط والانحراف المعياري للبيانات. إذا كانت مجموعة البيانات لها متوسط ومتغير صغير ، فإنه يُعتبر مستقرًا. يتم حساب الاستقرار العالي أو المنخفض أيضًا بناءً على الموسمية لبيانات السلسلة الزمنية.

ميزات تحليل السلاسل الزمنية:

• يُعتبر تحليل السلاسل الزمنية تقنية مفيدة تساعد في تصفية البيانات. تساعد هذه التقنية على إزالة جميع البيانات الضوضاء وتضمن أن تكون مجموعة البيانات كلها حقيقية وصالحة. هذا بدوره يساعد في التنبؤ بالنتائج الصحيحة دون أي ارتباك.
• باستخدام هذه التقنية ، يمكن للمحترفين الغوص أعمق وفحص البيانات. يساعد ذلك أيضًا على استخراج المعنى الحقيقي للبيانات والنتائج الممكنة المختلفة.
• بعد التحليل ، الخطوة التالية هي التنبؤ. إذا تم تحليل البيانات بشكل صحيح ، فإنه يساعد في التنبؤ بشكل أفضل. كما ذكرنا ، فإن التنبؤ هو تقنية لاستخراج الأنماط والاستنتاجات من البيانات المقدمة.

تحليل السلاسل الزمنية هو تقنية مفيدة بشكل عام لتحليل سلوك مجموعة البيانات. من المهم اختيار النموذج الصحيح للتطبيق لاستخراج الاستنتاجات الأفضل وفهم البيانات بشكل أفضل. يساعد النموذج المناسب على استخراج رؤى مفيدة عن طريق إزالة نقاط البيانات التكرارية أو غير المطلوبة.