Zeitreihenanalyse – eine nützliche Technik zur Untersuchung verschiedener Datensätze

In der heutigen modernen Welt hat der Bereich Datenwissenschaft und maschinelles Lernen große Fortschritte gemacht. Die Zeitreihenanalyse ist ein in der Datenwissenschaft weit verbreiteter Mechanismus zur Analyse von Daten und zur Ableitung aussagekräftiger Erkenntnisse.

Dabei handelt es sich um eine Reihe von Datenpunkten, die auf der Grundlage einer bestimmten Zeitsequenz abgeleitet wurden. Die Zeitabstände sind im Allgemeinen gleichmäßig verteilt, sodass die erhaltenen Daten problemlos analysiert werden können. Sie werden je nach Art und Struktur der Daten im Allgemeinen wöchentlich, monatlich oder jährlich erhoben.

Die Zeitreihenanalyse ist eine Methode zur Untersuchung und Untersuchung von Zeitreihendaten. Nach dem Studium des Datensatzes Datenwissenschaft Fachleute können daraus sinnvolle Schlussfolgerungen ableiten, die ihnen bei der Lösung größerer Probleme helfen würden.

Bedeutung der Zeitreihenanalyse:

Zeit ist ein Faktor, der dabei hilft, die Änderungen zu unterscheiden, die an verschiedenen Stellen in der Natur eines bestimmten Datensatzes auftreten. Ein Zeitreihendatensatz besteht aus Daten, die vollständig von der beobachteten Zeit abhängig sind. Daher kann dies Datenwissenschaftlern dabei helfen, zukünftige Unternehmungen zu planen. Diese Planung erfolgt auf Grundlage der Leistung eines bestimmten Datensatzes aus früheren Jahren.

Um dies zu ermöglichen, ist es wichtig, die Daten in einem Zeitreihenformat zu sammeln. Anschließend werden die Daten analysiert und verschiedene Muster gebildet. Diese Muster werden dann verwendet, um Werte vorherzusagen und Ergebnisse abzuleiten, die als Zeitreihenprognose bezeichnet werden. Sowohl die Zeitreihenanalyse als auch die Prognose sind die beiden grundlegenden Ziele einer Zeitreihe. Beide Techniken sind gleichermaßen wichtig, um die Zeitreihe besser zu verstehen.

Klassische Beispiele einer Zeitreihe:

Alle Daten in einer Zeitreihe sind vollständig zeitabhängig. Einige Datensätze stehen in gewissem Zusammenhang mit der Zeit, sind jedoch nicht davon abhängig. Solche Daten können nicht als Zeitreihe betrachtet werden. Daher umfassen einige der klassifizierten Beispiele perfekter Zeitreihendaten den auf einer Website empfangenen Verkehr, Aktienkurse, generierte Verkäufe, nachgefragte Produkte, Temperaturanstieg und -abfall usw.

Alle oben genannten Datensätze werden auf Basis verschiedener Zeitabläufe erhoben und entsprechend untersucht, um daraus Schlussfolgerungen abzuleiten. Da Daten der Herrscher der Neuzeit sind, werden viele dieser Zeitreihendaten regelmäßig für die Analyse weiterentwickelt.

Modelle der Zeitreihenanalyse:

Bei der Verwendung der Zeitreihenanalyse werden zwei bekannte Modelle implementiert:

• Gleitende Mittelwerte: Nach diesem Modell wird ein bestimmter Datenpunkt in Zeitreihendaten als Durchschnitt aller zuvor verfügbaren Datenpunkte betrachtet. Dieses Modell neigt dazu, die Wiederholung von Datenpunkten zu ignorieren.
• Exponentielle Glättung: Nach diesem Modell wird ein Datenpunkt in Zeitreihendaten berechnet, indem der exponentiell abnehmende Durchschnitt aller zuvor verfügbaren Datenpunkte ermittelt wird.

Ziele der Zeitreihenanalyse:

Bei der Durchführung einer Zeitreihenanalyse ist es wichtig, die Hauptziele dieser Technik zu erreichen:

• Autokorrelation oder Saisonalität: Es gibt Zeiten, in denen die Muster und Erkenntnisse aus Zeitreihendaten verschiedene Wiederholungen aufweisen. Es ist wichtig, diese Wiederholungen zu identifizieren und zu analysieren, wie oft sie auftreten. Kommt es in regelmäßigen Abständen zu Wiederholungen, spricht man von Saisonalität.
• Stationär: Dieser Begriff bezieht sich auf den Mittelwert und die Varianz der Daten. Wenn der Datensatz einen geringen Mittelwert und eine geringe Varianz aufweist, wird er als stationär betrachtet. Die Berechnung der hohen oder niedrigen stationären Werte basiert ebenfalls auf der Saisonalität der Zeitreihendaten.

Vorteile der Zeitreihenanalyse:

• Die Zeitreihenanalyse ist eine nützliche Technik, die beim Filtern der Daten hilft. Diese Technik hilft dabei, alle verrauschten Daten zu entfernen und stellt sicher, dass der gesamte Datensatz echt und authentisch ist. Dies wiederum würde dazu beitragen, die genauen Ergebnisse ohne Verwirrung vorherzusagen.
• Mithilfe dieser Technik können Fachleute tiefer eintauchen und die Daten untersuchen. Dies hilft ihnen auch, die wahre Bedeutung der Daten und die verschiedenen möglichen Ergebnisse abzuleiten.
• Nach der Analyse ist der nächste Schritt die Prognose. Wenn die Daten richtig analysiert werden, können sie viel besser vorhergesagt werden. Wie bereits erwähnt, handelt es sich bei der Prognose um die Technik, aus den bereitgestellten Daten verschiedene Muster und Schlussfolgerungen abzuleiten.

Zeitreihenanalyse ist eine insgesamt nützliche Technik zur Analyse des Verhaltens eines Datensatzes. Es ist wichtig, das richtige Modell für die Implementierung auszuwählen, um die besten Schlussfolgerungen abzuleiten und die Daten besser zu verstehen. Ein geeignetes Modell hilft, aussagekräftige Erkenntnisse abzuleiten, indem es Datenpunkte eliminiert, die sich wiederholen oder nicht erforderlich sind.