Anàlisi de sèries temporals: una tècnica beneficiosa per inspeccionar diferents conjunts de dades

En el món modern actual, el camp de la ciència de dades i l'aprenentatge automàtic ha estat testimoni de grans progrés. L'anàlisi de sèries temporals és un mecanisme àmpliament utilitzat en ciència de dades per analitzar dades i obtenir informació significativa.

Es considera un conjunt de punts de dades derivats en funció d'una seqüència temporal determinada. En general, el temps s'espaia de manera uniforme perquè les dades obtingudes es puguin analitzar amb facilitat. Generalment s'obté setmanalment, mensualment o anualment en funció del tipus i l'estructura de les dades.

L'anàlisi de sèries temporals és un mètode per inspeccionar i estudiar les dades de sèries temporals. Després d'estudiar el conjunt de dades, ciència de dades els professionals poden treure'n conclusions significatives, que els ajudarien a resoldre problemes més grans.

Importància de l'anàlisi de sèries temporals:

El temps és un factor que ajuda a diferenciar els canvis que es produeixen en la naturalesa d'un conjunt de dades concret en diferents punts. Un conjunt de dades de sèrie temporal consta de dades que depenen completament del temps observat. Per tant, això pot ajudar els científics de dades a planificar esforços futurs. Aquesta planificació es fa a partir del rendiment d'un conjunt de dades particular d'anys anteriors.

Per fer-ho possible, és important recollir les dades en un format de sèrie temporal. Després s'analitzen les dades i es formen diversos patrons. A continuació, aquests patrons s'utilitzen per predir valors i obtenir resultats coneguts com a previsió de sèries temporals. Tant l'anàlisi de sèries temporals com la previsió són els dos objectius bàsics d'una sèrie temporal. Aquestes dues tècniques són igualment importants per ajudar a entendre millor la sèrie temporal.

Exemples clàssics d'una sèrie temporal:

Totes les dades d'una sèrie temporal depenen completament del temps. Alguns conjunts de dades tenen alguna connexió amb el temps, però no depenen del mateix. Aquestes dades no es poden prendre com una sèrie temporal. Per tant, alguns dels exemples classificats de dades de sèries temporals perfectes inclouen el trànsit rebut en un lloc web, els preus de les accions, les vendes generades, els productes en demanda, l'augment i la baixada de la temperatura, etc.

Tots els conjunts de dades esmentats anteriorment es recullen a partir de diverses seqüències de temps i s'examinen en conseqüència per obtenir conclusions. Com que les dades són el governant dels temps moderns, moltes d'aquestes dades de sèries temporals segueixen evolucionant periòdicament per analitzar-les.

Models d'anàlisi de sèries temporals:

S'implementen dos models famosos quan s'utilitza l'anàlisi de sèries temporals:

• Mitjanes mòbils: Segons aquest model, un punt de dades particular de les dades de sèries temporals es considera la mitjana de tots els punts de dades disponibles anteriorment. Aquest model tendeix a ignorar la repetició de punts de dades.
• Suavització exponencial: D'acord amb aquest model, un punt de dades d'una sèrie temporal es calcula prenent la mitjana decreixent exponencial de tots els punts de dades disponibles anteriorment.

Objectius de l'anàlisi de sèries temporals:

Mentre es realitza l'anàlisi de sèries temporals, és important assolir els objectius principals d'aquesta tècnica:

• Autocorrelació o estacionalitat: Hi ha moments en què els patrons i els coneixements de les dades de sèries temporals tenen diverses repeticions. És important identificar aquestes repeticions i analitzar amb quina freqüència es produeixen. Si hi ha repeticions a intervals regulars, aquesta condició es coneix com a estacionalitat.
• Estacionari: aquest terme està relacionat amb la mitjana i la variància de les dades. Si el conjunt de dades té una petita quantitat de mitjana i variància, es considera estacionari. L'estacionari alt o baix també es calcula en funció de l'estacionalitat de les dades de la sèrie temporal.

Avantatges de l'anàlisi de sèries temporals:

• L'anàlisi de sèries temporals és una tècnica útil que ajuda a filtrar les dades. Aquesta tècnica ajuda a eliminar totes les dades sorolloses i garanteix que tot el conjunt de dades sigui genuí i autèntic. Això, al seu torn, ajudaria a predir els resultats exactes sense cap confusió.
• Amb aquesta tècnica, els professionals poden aprofundir i examinar les dades. Això també els ajuda a obtenir el veritable significat de les dades i els diferents resultats possibles.
• Després de l'anàlisi, el següent pas és la previsió. Si les dades s'analitzen correctament, ajuda a predir-les molt millor. Com s'ha esmentat, la previsió és la tècnica per derivar diversos patrons i conclusions a partir de les dades proporcionades.

Anàlisi de sèries horàries és una tècnica global beneficiosa per analitzar el comportament d'un conjunt de dades. És important triar el model adequat per a la implementació per obtenir les millors conclusions i comprendre millor les dades. Un model adequat ajuda a obtenir coneixements significatius eliminant els punts de dades que són repetitius o no necessaris.