Aikasarja-analyysi – hyödyllinen tekniikka eri tietojoukkojen tarkastamiseen

Nykypäivän modernissa maailmassa datatieteen ja koneoppimisen alalla on tapahtunut suurta edistystä. Aikasarjaanalyysi on datatieteessä laajalti käytetty mekanismi datan analysointiin ja merkityksellisten oivallusten johtamiseen.

Sitä pidetään tietopisteiden joukkona, joka on johdettu tietyn aikajakson perusteella. Aika on yleensä jaettu tasaisesti, jotta saatu data voidaan analysoida helposti. Se saadaan yleensä viikoittain, kuukausittain tai vuosittain tietojen tyypin ja rakenteen perusteella.

Aikasarjaanalyysi on menetelmä aikasarjatietojen tarkastamiseen ja tutkimiseen. Tutkittuaan tietojoukon, tietojenkäsittely ammattilaiset voivat tehdä siitä merkityksellisiä johtopäätöksiä, jotka auttaisivat ratkaisemaan suurempia ongelmia.

Aikasarja-analyysin merkitys:

Aika on tekijä, joka auttaa erottamaan tietyn tietojoukon luonteeseen eri kohdissa tapahtuvat muutokset. Aikasarjatietojoukko koostuu tiedoista, jotka ovat täysin riippuvaisia ​​havaitusta ajasta. Siksi tämä voi auttaa datatieteilijöitä suunnittelemaan tulevia pyrkimyksiä. Tämä suunnittelu tehdään tietyn aikaisempien vuosien tietojoukon suorituskyvyn perusteella.

Tämän mahdollistamiseksi on tärkeää kerätä tiedot aikasarjamuodossa. Sitten data analysoidaan ja muodostetaan erilaisia ​​malleja. Näitä malleja käytetään sitten arvojen ennustamiseen ja tulosten johtamiseen, joita kutsutaan aikasarjaennusteiksi. Sekä aikasarjaanalyysi että ennustaminen ovat aikasarjan kaksi perustavoitetta. Molemmat tekniikat ovat yhtä tärkeitä aikasarjan ymmärtämisen kannalta.

Klassisia esimerkkejä aikasarjoista:

Jokainen aikasarjan data on täysin riippuvainen ajasta. Joillakin tietojoukoilla on jonkin verran yhteyttä aikaan, mutta ne eivät ole riippuvaisia ​​siitä. Tällaisia ​​tietoja ei voida pitää aikasarjoina. Siksi joitain luokiteltuja esimerkkejä täydellisistä aikasarjatiedoista ovat verkkosivustolle saapunut liikenne, osakekurssit, tuotettu myynti, kysytyt tuotteet, lämpötilan nousu ja lasku jne.

Kaikki edellä mainitut tietojoukot kerätään eri aikajaksojen perusteella ja niitä tarkastellaan sen mukaisesti johtopäätösten tekemiseksi. Koska data on nykyajan hallitsija, monet tällaiset aikasarjatiedot kehittyvät säännöllisesti analysointia varten.

Aikasarja-analyysin mallit:

Aikasarjaanalyysiä käytettäessä toteutetaan kaksi kuuluisaa mallia:

• Liikkuvat keskiarvot: Tämän mallin mukaan tiettyä datapistettä aikasarjatiedoissa pidetään kaikkien aiemmin saatavilla olevien tietopisteiden keskiarvona. Tämä malli jättää huomioimatta datapisteiden toiston.
• Eksponentiaalinen tasoitus: Tämän mallin mukaan aikasarjan datapiste lasketaan ottamalla eksponentiaalisesti laskeva keskiarvo kaikista aiemmin saatavilla olevista datapisteistä.

Aikasarjaanalyysin tavoitteet:

Aikasarjaanalyysiä suoritettaessa on tärkeää saavuttaa tämän tekniikan tärkeimmät tavoitteet:

• Autokorrelaatio tai kausiluonteisuus: Joskus aikasarjadatan kuvioissa ja oivalluksissa on erilaisia ​​toistoja. On tärkeää tunnistaa nämä toistot ja analysoida, kuinka usein niitä esiintyy. Jos toistoja tapahtuu säännöllisin väliajoin, tämä tila tunnetaan kausiluonteisuutena.
• kiinteä: Tämä termi liittyy tietojen keskiarvoon ja varianssiin. Jos tietojoukossa on pieni määrä keskiarvoa ja varianssia, sitä pidetään paikallaan. Korkea tai matala stationaarisuus lasketaan myös aikasarjatietojen kausiluonteisuuden perusteella.

Aikasarja-analyysin edut:

• Aikasarjaanalyysi on hyödyllinen tekniikka, joka auttaa suodattamaan tietoja. Tämä tekniikka auttaa poistamaan kaiken meluisan datan ja varmistaa, että koko tietojoukko on aito ja aito. Tämä puolestaan ​​auttaisi ennustamaan tarkat tulokset ilman sekaannusta.
• Tämän tekniikan avulla ammattilaiset voivat sukeltaa syvemmälle ja tutkia tietoja. Tämä auttaa heitä myös johtamaan tietojen todellisen merkityksen ja eri mahdolliset tulokset.
• Analysoinnin jälkeen seuraava askel on ennustaminen. Jos tiedot analysoidaan oikein, se auttaa ennustamaan sitä paljon paremmin. Kuten mainittiin, ennustaminen on tekniikka, jolla annetuista tiedoista voidaan tehdä erilaisia ​​malleja ja johtopäätöksiä.

Aikasarjan analyysi on yleinen hyödyllinen tekniikka tietojoukon käyttäytymisen analysointiin. On tärkeää valita oikea toteutusmalli, jotta voidaan tehdä parhaat johtopäätökset ja ymmärtää paremmin dataa. Sopiva malli auttaa saamaan merkityksellisiä oivalluksia poistamalla toistuvia tai tarpeettomia tietopisteitä.