Aegridade analüüs – kasulik tehnika erinevate andmekogumite kontrollimiseks

Tänapäeva kaasaegses maailmas on andmeteaduse ja masinõppe valdkond teinud suuri edusamme. Aegridade analüüs on andmeteaduses laialdaselt kasutatav mehhanism andmete analüüsimiseks ja tähenduslike arusaamade saamiseks.

Seda peetakse konkreetse ajajada alusel tuletatud andmepunktide kogumiks. Aeg jaotatakse üldiselt võrdselt, et saadud andmeid oleks lihtne analüüsida. Tavaliselt saadakse see kord nädalas, kuus või aastas, lähtudes andmete tüübist ja struktuurist.

Aegridade analüüs on meetod aegridade andmete kontrollimiseks ja uurimiseks. Pärast andmekogumi uurimist andmeteadus spetsialistid saavad sellest teha sisukaid järeldusi, mis aitaksid lahendada suuremaid probleeme.

Aegridade analüüsi tähtsus:

Aeg on tegur, mis aitab eristada muutusi, mis toimuvad konkreetse andmekogumi olemuses erinevates punktides. Aegridade andmekogum koosneb andmetest, mis sõltuvad täielikult vaadeldavast ajast. Seetõttu võib see aidata andmeteadlastel tulevasi ettevõtmisi planeerida. See planeerimine põhineb eelmiste aastate konkreetse andmekogumi toimivusel.

Selle võimaldamiseks on oluline koguda andmeid aegridade vormingus. Seejärel analüüsitakse andmeid ja moodustatakse erinevad mustrid. Neid mustreid kasutatakse seejärel väärtuste ennustamiseks ja tulemuste tuletamiseks, mida nimetatakse aegridade prognoosimiseks. Nii aegridade analüüs kui ka prognoosimine on aegrea kaks põhieesmärki. Mõlemad tehnikad on võrdselt olulised aegridade paremaks mõistmiseks.

Ajaseeria klassikalised näited:

Kõik aegrea andmed sõltuvad täielikult ajast. Mõnel andmekogumil on ajaga mingi seos, kuid need ei sõltu sellest. Selliseid andmeid ei saa võtta aegridana. Seetõttu hõlmavad mõned täiuslike aegridade andmete klassifitseeritud näited veebisaidil saadud liiklust, aktsiahindu, müüki, nõudlust, temperatuuri tõusu ja langust jne.

Kõik ülalmainitud andmekogumid kogutakse erinevate ajajadade alusel ja neid uuritakse vastavalt järelduste tegemiseks. Kuna andmed on tänapäeva valitsejad, arenevad paljud sellised aegridade andmed analüüsi jaoks regulaarselt.

Aegridade analüüsi mudelid:

Aegridade analüüsi kasutamisel rakendatakse kahte kuulsat mudelit:

• Liikuvad keskmised: selle mudeli kohaselt loetakse aegridade andmete konkreetne andmepunkt kõigi varem saadaolevate andmepunktide keskmiseks. See mudel kaldub ignoreerima andmepunktide kordumist.
• Eksponentsiaalne silumine: Selle mudeli kohaselt arvutatakse aegrea andmete andmepunkt, võttes kõigi varem saadaolevate andmepunktide eksponentsiaalselt kahaneva keskmise.

Aegridade analüüsi eesmärgid:

Aegridade analüüsi tegemisel on oluline saavutada selle tehnika peamised eesmärgid:

• Autokorrelatsioon või hooajalisus: Mõnikord on aegridade andmete mustrid ja ülevaated korduvad. Oluline on need kordused kindlaks teha ja analüüsida, kui sageli need esinevad. Kui kordusi esineb korrapäraste ajavahemike järel, nimetatakse seda seisundit hooajalisuseks.
• Statsionaarne: see termin on seotud andmete keskmise ja dispersiooniga. Kui andmekogumil on väike keskväärtus ja dispersioon, loetakse see statsionaarseks. Kõrge või madal statsionaarsus arvutatakse ka aegridade andmete hooajalisuse alusel.

Aegridade analüüsi eelised:

• Aegridade analüüs on kasulik meetod, mis aitab andmeid filtreerida. See meetod aitab eemaldada kõik mürarikkad andmed ja tagab, et kogu andmekogum on ehtne ja autentne. See omakorda aitaks ennustada täpseid tulemusi ilma igasuguse segaduseta.
• Seda tehnikat kasutades saavad spetsialistid sukelduda sügavamale ja uurida andmeid. See aitab neil ka tuletada andmete tegelikku tähendust ja erinevaid võimalikke tulemusi.
• Pärast analüüsimist on järgmine samm prognoosimine. Kui andmeid õigesti analüüsida, aitab see neid palju paremini prognoosida. Nagu mainitud, on prognoosimine meetod, mille abil saadud andmetest tuletada erinevaid mustreid ja järeldusi.

Ajavahemiku analüüs on üldiselt kasulik meetod andmekogumi käitumise analüüsimiseks. Parimate järelduste tegemiseks ja andmete paremaks mõistmiseks on oluline valida rakendamiseks õige mudel. Sobiv mudel aitab saada sisukaid teadmisi, kõrvaldades korduvad või mittevajalikud andmepunktid.