समय श्रृंखला विश्लेषण - विभिन्न डेटा सेटों के निरीक्षण के लिए एक लाभकारी तकनीक

आज की आधुनिक दुनिया में डेटा साइंस और मशीन लर्निंग के क्षेत्र में काफी प्रगति देखी गई है। डेटा का विश्लेषण करने और सार्थक अंतर्दृष्टि प्राप्त करने के लिए समय श्रृंखला विश्लेषण डेटा विज्ञान में व्यापक रूप से उपयोग किया जाने वाला तंत्र है।

इसे एक विशेष समय अनुक्रम के आधार पर प्राप्त डेटा बिंदुओं का एक सेट माना जाता है। समय आम तौर पर समान रूप से फैलाया जाता है ताकि प्राप्त डेटा का आसानी से विश्लेषण किया जा सके। यह आम तौर पर डेटा के प्रकार और संरचना के आधार पर साप्ताहिक, मासिक या वार्षिक रूप से प्राप्त किया जाता है।

समय श्रृंखला विश्लेषण समय श्रृंखला डेटा का निरीक्षण और अध्ययन करने की एक विधि है। डेटा सेट का अध्ययन करने के बाद, डेटा विज्ञान पेशेवर इससे सार्थक निष्कर्ष निकाल सकते हैं, जिससे उन्हें बड़ी समस्याओं को हल करने में मदद मिलेगी।

समय श्रृंखला विश्लेषण का महत्व:

समय एक ऐसा कारक है जो विभिन्न बिंदुओं पर किसी विशेष डेटा सेट की प्रकृति में होने वाले परिवर्तनों को अलग करने में मदद करता है। समय-श्रृंखला डेटा सेट में डेटा शामिल होता है जो पूरी तरह से देखे गए समय पर निर्भर होता है। इसलिए, इससे डेटा वैज्ञानिकों को भविष्य के प्रयासों की योजना बनाने में मदद मिल सकती है। यह योजना पिछले वर्षों के एक विशेष डेटा सेट के प्रदर्शन के आधार पर की जाती है।

इसे संभव बनाने के लिए, समय-श्रृंखला प्रारूप में डेटा एकत्र करना महत्वपूर्ण है। फिर डेटा का विश्लेषण किया जाता है, और विभिन्न पैटर्न बनाए जाते हैं। फिर इन पैटर्नों का उपयोग मूल्यों की भविष्यवाणी करने और परिणाम प्राप्त करने के लिए किया जाता है जिन्हें समय श्रृंखला पूर्वानुमान के रूप में जाना जाता है। समय श्रृंखला विश्लेषण और पूर्वानुमान दोनों ही समय श्रृंखला के दो मूल उद्देश्य हैं। समय श्रृंखला को बेहतर ढंग से समझने में मदद के लिए ये दोनों तकनीकें समान रूप से महत्वपूर्ण हैं।

समय श्रृंखला के उत्कृष्ट उदाहरण:

समय श्रृंखला का प्रत्येक डेटा पूरी तरह से समय पर निर्भर होता है। कुछ डेटा सेट का समय के साथ कुछ संबंध होता है लेकिन वे उस पर निर्भर नहीं होते हैं। ऐसे डेटा को समय श्रृंखला के रूप में नहीं लिया जा सकता है। इसलिए, सही समय श्रृंखला डेटा के कुछ वर्गीकृत उदाहरणों में एक वेबसाइट पर प्राप्त ट्रैफ़िक, स्टॉक की कीमतें, उत्पन्न बिक्री, मांग में उत्पाद, तापमान में वृद्धि और गिरावट आदि शामिल हैं।

ऊपर उल्लिखित सभी डेटा सेट विभिन्न समय अनुक्रमों के आधार पर एकत्र किए जाते हैं और निष्कर्ष निकालने के लिए तदनुसार जांच की जाती है। चूँकि डेटा आधुनिक समय का शासक है, ऐसे कई समय-श्रृंखला डेटा विश्लेषण के लिए नियमित रूप से विकसित होते रहते हैं।

समय श्रृंखला विश्लेषण के मॉडल:

समय श्रृंखला विश्लेषण का उपयोग करते समय दो प्रसिद्ध मॉडल लागू किए जाते हैं:

• Moving averages: इस मॉडल के अनुसार, समय श्रृंखला डेटा में एक विशेष डेटा बिंदु को पहले से उपलब्ध सभी डेटा बिंदुओं का औसत माना जाता है। यह मॉडल डेटा बिंदुओं की पुनरावृत्ति को अनदेखा करता है।
• घातांक सुगम करना: इस मॉडल के अनुसार, समय श्रृंखला डेटा में एक डेटा बिंदु की गणना पहले से उपलब्ध सभी डेटा बिंदुओं के तेजी से घटते औसत को लेकर की जाती है।

समय श्रृंखला विश्लेषण के उद्देश्य:

समय श्रृंखला विश्लेषण करते समय, इस तकनीक के प्रमुख उद्देश्यों को प्राप्त करना महत्वपूर्ण है:

• स्वसहसंबंध या मौसमी: ऐसे समय होते हैं जब समय श्रृंखला डेटा के पैटर्न और अंतर्दृष्टि में विभिन्न दोहराव होते हैं। इन पुनरावृत्तियों को पहचानना और विश्लेषण करना महत्वपूर्ण है कि वे कितनी बार घटित होती हैं। यदि नियमित अंतराल पर पुनरावृत्ति होती रहे तो इस स्थिति को मौसमी कहा जाता है।
• स्थिर: यह शब्द डेटा के माध्य और विचरण से संबंधित है। यदि डेटा सेट में थोड़ी मात्रा में माध्य और भिन्नता है, तो इसे स्थिर माना जाता है। उच्च या निम्न स्थिरांक की गणना समय श्रृंखला डेटा की मौसमीता के आधार पर भी की जाती है।

समय श्रृंखला विश्लेषण के लाभ:

• समय श्रृंखला विश्लेषण एक उपयोगी तकनीक है जो डेटा को फ़िल्टर करने में मदद करती है। यह तकनीक सभी शोर वाले डेटा को हटाने में मदद करती है और यह सुनिश्चित करती है कि संपूर्ण डेटा सेट वास्तविक और प्रामाणिक है। यह, बदले में, बिना किसी भ्रम के सटीक परिणामों की भविष्यवाणी करने में मदद करेगा।
• इस तकनीक का उपयोग करके, पेशेवर गहराई से गोता लगा सकते हैं और डेटा की जांच कर सकते हैं। इससे उन्हें डेटा का सही अर्थ और विभिन्न संभावित परिणाम प्राप्त करने में भी मदद मिलती है।
• विश्लेषण करने के बाद अगला चरण पूर्वानुमान लगाना है। यदि डेटा का सही ढंग से विश्लेषण किया जाए, तो इससे बेहतर पूर्वानुमान लगाने में मदद मिलती है। जैसा कि उल्लेख किया गया है, पूर्वानुमान प्रदान किए गए डेटा से विभिन्न पैटर्न और निष्कर्ष निकालने की तकनीक है।

समय श्रृंखला विश्लेषण डेटा सेट के व्यवहार का विश्लेषण करने के लिए एक समग्र लाभकारी तकनीक है। सर्वोत्तम निष्कर्ष निकालने और डेटा को बेहतर ढंग से समझने के लिए कार्यान्वयन के लिए सही मॉडल चुनना महत्वपूर्ण है। एक उपयुक्त मॉडल उन डेटा बिंदुओं को हटाकर सार्थक अंतर्दृष्टि प्राप्त करने में मदद करता है जो दोहराव वाले हैं या आवश्यक नहीं हैं।