Laiko eilučių analizė – naudingas būdas tikrinti skirtingus duomenų rinkinius

Šiuolaikiniame šiuolaikiniame pasaulyje duomenų mokslo ir mašininio mokymosi sritis padarė didelę pažangą. Laiko eilučių analizė yra plačiai naudojamas duomenų mokslo mechanizmas, skirtas duomenims analizuoti ir prasmingoms įžvalgoms gauti.

Tai laikoma duomenų taškų rinkiniu, gautu remiantis tam tikra laiko seka. Laikas paprastai paskirstomas vienodai, kad gautus duomenis būtų galima lengvai analizuoti. Paprastai jis gaunamas kas savaitę, kas mėnesį arba kasmet, atsižvelgiant į duomenų tipą ir struktūrą.

Laiko eilučių analizė yra laiko eilučių duomenų tikrinimo ir tyrimo metodas. Ištyrus duomenų rinkinį, duomenų mokslas specialistai iš to gali padaryti prasmingas išvadas, kurios padėtų spręsti didesnes problemas.

Laiko eilučių analizės svarba:

Laikas yra veiksnys, padedantis atskirti tam tikro duomenų rinkinio pobūdžio pokyčius skirtinguose taškuose. Laiko eilučių duomenų rinkinį sudaro duomenys, kurie visiškai priklauso nuo stebimo laiko. Todėl tai gali padėti duomenų mokslininkams planuoti būsimas pastangas. Šis planavimas atliekamas remiantis konkretaus ankstesnių metų duomenų rinkinio našumu.

Kad tai būtų įmanoma, svarbu duomenis rinkti laiko eilučių formatu. Tada duomenys analizuojami, formuojami įvairūs modeliai. Tada šie modeliai naudojami verčių prognozavimui ir rezultatams, vadinamiems laiko eilučių prognozavimu, gauti. Tiek laiko eilučių analizė, tiek prognozavimas yra du pagrindiniai laiko eilučių tikslai. Abu šie metodai yra vienodai svarbūs siekiant padėti geriau suprasti laiko eilutes.

Klasikiniai laiko eilutės pavyzdžiai:

Visi duomenys laiko eilutėje visiškai priklauso nuo laiko. Kai kurie duomenų rinkiniai turi tam tikrą ryšį su laiku, bet nėra nuo to priklausomi. Tokie duomenys negali būti laikomi laiko eilutėmis. Todėl kai kurie įslaptinti tobulų laiko eilučių duomenų pavyzdžiai apima srautą, gautą svetainėje, akcijų kainas, sugeneruotus pardavimus, produktų paklausą, temperatūros kilimą ir kritimą ir kt.

Visi aukščiau paminėti duomenų rinkiniai yra renkami remiantis įvairiomis laiko sekomis ir atitinkamai išnagrinėjami, kad būtų padarytos išvados. Kadangi duomenys yra šių laikų valdovas, daugelis tokių laiko eilučių duomenų nuolat tobulinami analizei.

Laiko eilučių analizės modeliai:

Naudojant laiko eilučių analizę, įdiegti du žinomi modeliai:

• Judantys vidurkiai: Pagal šį modelį tam tikras laiko eilučių duomenų taškas laikomas visų anksčiau turimų duomenų taškų vidurkiu. Šis modelis linkęs ignoruoti duomenų taškų pasikartojimą.
• Eksponentinis išlyginimas: Pagal šį modelį laiko eilutės duomenų duomenų taškas apskaičiuojamas imant eksponentiškai mažėjantį visų anksčiau turimų duomenų taškų vidurkį.

Laiko eilučių analizės tikslai:

Atliekant laiko eilučių analizę, svarbu pasiekti pagrindinius šios metodikos tikslus:

• Autokoreliacija arba sezoniškumas: Kartais laiko eilučių duomenų šablonai ir įžvalgos kartojasi įvairiai. Svarbu nustatyti šiuos pasikartojimus ir išanalizuoti, kaip dažnai jie pasikartoja. Jei kartojasi reguliariais intervalais, ši sąlyga vadinama sezoniškumu.
• Stacionarinis: Šis terminas yra susijęs su duomenų vidurkiu ir dispersija. Jei duomenų rinkinys turi nedidelį vidurkį ir dispersiją, jis laikomas stacionariu. Didelis arba žemas stacionarumas taip pat apskaičiuojamas pagal laiko eilutės duomenų sezoniškumą.

Laiko eilučių analizės pranašumai:

• Laiko eilučių analizė yra naudingas metodas, padedantis filtruoti duomenis. Ši technika padeda pašalinti visus triukšmingus duomenis ir užtikrina, kad visas duomenų rinkinys būtų tikras ir autentiškas. Tai savo ruožtu padėtų numatyti tikslius rezultatus be jokios painiavos.
• Naudodami šią techniką specialistai gali pasinerti giliau ir ištirti duomenis. Tai taip pat padeda jiems nustatyti tikrąją duomenų reikšmę ir įvairius galimus rezultatus.
• Atlikus analizę, kitas žingsnis – prognozavimas. Jei duomenys yra tinkamai analizuojami, tai padeda daug geriau juos prognozuoti. Kaip minėta, prognozavimas yra metodas, leidžiantis iš pateiktų duomenų padaryti įvairius modelius ir išvadas.

Laiko eilučių analizė yra bendras naudingas metodas duomenų rinkinio elgsenai analizuoti. Norint padaryti geriausias išvadas ir geriau suprasti duomenis, svarbu pasirinkti tinkamą įgyvendinimo modelį. Tinkamas modelis padeda gauti prasmingų įžvalgų pašalinant pasikartojančius arba nereikalingus duomenų taškus.