تحليل السلاسل الزمنية – تقنية مفيدة لتفحص مجموعات بيانات مختلفة

في عالم اليوم الحديث، شهد مجال علم البيانات والتعلم الآلي تقدمًا كبيرًا. يُعتبر تحليل السلاسل الزمنية آلية شائعة الاستخدام في علم البيانات لتحليل البيانات واستخلاص معلومات مفيدة.

يُعتبر هذا النوع من البيانات مجموعة من النقاط التي تُشتق بناءً على تسلسل زمني معين. يتم توزيع الوقت بشكل عام بفواصل متساوية بحيث يمكن تحليل البيانات بسهولة. يتم الحصول عليها عادةً أسبوعيًا أو شهرًا أو سنويًا بناءً على نوع وتركيب البيانات.

يُعتبر تحليل السلاسل الزمنية طريقة لتفحص ودراسة بيانات السلاسل الزمنية. بعد دراسة مجموعة البيانات، يمكن لمحترفي علم البيانات استخلاص استنتاجات مفيدة منها، مما يساعدهم على حل مشاكل أكبر.

أهمية تحليل السلاسل الزمنية:

الزمن هو عامل يساعد على التمييز بين التغييرات التي تحدث في طبيعة مجموعة البيانات في نقاط زمنية مختلفة. تتكون مجموعة بيانات السلسلة الزمنية من بيانات完全ًا تعتمد على الزمن المُلاحظ. لذلك، يمكن أن يساعد هذا الخبراء على التخطيط للمبادرات المستقبلية. يتم هذا التخطيط بناءً على أداء مجموعة البيانات في السنوات السابقة.

Để جعل هذا ممكنًا، من المهم جمع البيانات في تنسيق السلسلة الزمنية. ثم يتم تحليل البيانات، وتشكيل أنماط مختلفة. يتم استخدام هذه الأنماط لتنبؤ القيم واستخلاص النتائج المعروفة باسم التنبؤ بالسلسلة الزمنية. كلاً من تحليل السلاسل الزمنية والتنبؤ هما الهدفان الأساسيان للسلسلة الزمنية. كلا التقنيتين مهمتان لتحسين فهم السلسلة الزمنية.

أمثلة كلاسيكية للسلسلة الزمنية:

كل بيانات في السلسلة الزمنية تعتمد完全ًا على الوقت. بعض مجموعات البيانات لها بعض الصلة بالزمن ولكنها لا تعتمد على نفسها. لا يمكن اعتبار مثل هذه البيانات كمجموعة زمنية. لذلك، بعض الأمثلة المصنفة لمجموعة بيانات السلسلة الزمنية المثالية تشمل حركة المرور على موقع الويب، وأسعار الأسهم، والمبيعات التي تم توليدها، والمنتجات المطلوبة، وارتفاع وانخفاض درجة الحرارة، وغيرها.

جميع مجموعات البيانات المذكورة أعلاه يتم جمعها بناءً على تسلسلات زمنية مختلفة وتم فحصها وفقًا لذلك لاستخلاص الاستنتاجات. منذ أن البيانات هي الحاكم في العصر الحديث، فإن العديد من مجموعات البيانات الزمنية مثل هذه تطور باستمرار للتحليل.

نماذج تحليل السلاسل الزمنية:

يتم تنفيذ نموذجين مشهورين عند استخدام تحليل السلاسل الزمنية:

• المتوسطات المتحركة: وفقًا لهذا النموذج، يتم اعتبار نقطة البيانات الخاصة في بيانات السلسلة الزمنية بمثابة متوسط جميع نقاط البيانات المتاحة مسبقًا. يميل هذا النموذج إلى تجاهل تكرار نقاط البيانات.
• التحسين الأسي: وفقًا لهذا النموذج، يتم حساب نقطة البيانات في بيانات السلسلة الزمنية عن طريق أخذ المتوسط الأسي المتضائل لجميع نقاط البيانات المتاحة مسبقًا.

أهداف تحليل السلاسل الزمنية:

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

• الارتباط الذاتي أو الموسمية: هناك أوقات تكون فيها الأنماط والاستكشافات لبيانات السلسلة الزمنية لها تكرارات مختلفة. من المهم تحديد هذه التكرارات وتحليل كيفية حدوثها. إذا كان هناك تكرارات بفواصل 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. الاستقرار العالي أو المنخفض يُحسب 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 وضمان أن تكون مجموعة البيانات بأكملها حقيقية وصالحة. هذا بدوره سيساعد على التنبؤ بالنتائج الدقيقة دون أي ارتباك.
• باستخدام هذه التقنية، يمكن للمحترفين الغوص بشكل أعمق وفحص البيانات. هذا يساعدهم أيضًا على استخلاص المعنى الحقيقي للبيانات والنتائج المحتملة المختلفة.
• بعد التحليل، الخطوة التالية هي التنبؤ. إذا تم تحليل البيانات بشكل صحيح، فإنه يساعد في التنبؤ بشكل أفضل. كما ذكرنا، التنبؤ هو تقنية لاستخلاص أنماط واستنتاجات مختلفة من البيانات المقدمة.

تحليل السلاسل الزمنية هو تقنية شاملة مفيدة لتحليل سلوك مجموعة البيانات. من المهم اختيار النموذج الصحيح للتطبيق لاستخلاص أفضل الاستنتاجات وفهم البيانات بشكل أفضل. النموذج المناسب يساعد على استخلاص معلومات مفيدة بالتخلص من نقاط البيانات المتكررة أو غير المطلوبة.