Tidsserieanalyse – en fordelaktig teknikk for å inspisere ulike datasett

I dagens moderne verden har feltet datavitenskap og maskinlæring vært vitne til store fremskritt. Tidsserieanalyse er en mye brukt mekanisme innen datavitenskap for å analysere data og utlede meningsfull innsikt.

Det betraktes som et sett med datapunkter utledet basert på en bestemt tidssekvens. Tiden er vanligvis fordelt likt slik at de oppnådde dataene kan analyseres med letthet. Det oppnås vanligvis ukentlig, månedlig eller årlig basert på datatypen og strukturen.

Tidsserieanalyse er en metode for å inspisere og studere tidsseriedata. Etter å ha studert datasettet, datavitenskap fagfolk kan trekke meningsfulle konklusjoner fra det, som vil hjelpe dem med å løse større problemer.

Viktigheten av tidsserieanalyse:

Tid er en faktor som bidrar til å differensiere endringene som skjer i naturen til et bestemt datasett på forskjellige punkter. Et tidsseriedatasett består av data som er helt avhengig av observert tid. Derfor kan dette hjelpe dataforskere med å planlegge for fremtidige bestrebelser. Denne planleggingen gjøres basert på ytelsen til et bestemt datasett fra tidligere år.

For å gjøre dette mulig, er det viktig å samle inn dataene i et tidsserieformat. Dataene blir deretter analysert, og ulike mønstre dannes. Disse mønstrene brukes deretter til å forutsi verdier og utlede resultater kjent som tidsserieprognoser. Både tidsserieanalyse og prognose er de to grunnleggende målene for en tidsserie. Begge disse teknikkene er like viktige for å hjelpe bedre å forstå tidsserien.

Klassiske eksempler på en tidsserie:

Alle data i en tidsserie er helt avhengig av tid. Noen datasett har en viss sammenheng med tid, men er ikke avhengig av det samme. Slike data kan ikke tas som en tidsserie. Derfor inkluderer noen av de klassifiserte eksemplene på perfekte tidsseriedata trafikk mottatt på et nettsted, aksjekurser, generert salg, etterspurte produkter, temperaturstigning og -fall, etc.

Alle datasettene nevnt ovenfor er samlet inn basert på ulike tidssekvenser og undersøkes deretter for å trekke konklusjoner. Siden data er herskeren over moderne tid, fortsetter mange slike tidsseriedata å utvikle seg jevnlig for analyse.

Modeller for tidsserieanalyse:

To kjente modeller implementeres ved bruk av tidsserieanalyse:

• Flytte gjennomsnitt: I følge denne modellen regnes et bestemt datapunkt i tidsseriedata som gjennomsnittet av alle tidligere tilgjengelige datapunkt. Denne modellen har en tendens til å ignorere repetisjonen av datapunkter.
• Eksponensiell utjevning: I henhold til denne modellen beregnes et datapunkt i en tidsseriedata ved å ta det eksponentielt avtagende gjennomsnittet av alle tidligere tilgjengelige datapunkter.

Mål med tidsserieanalyse:

Når du utfører tidsserieanalyse, er det viktig å oppnå hovedmålene med denne teknikken:

• Autokorrelasjon eller sesongvariasjon: Det er tider når mønstrene og innsiktene til tidsseriedata har ulike repetisjoner. Det er viktig å identifisere disse repetisjonene og analysere hvor ofte de forekommer. Hvis det er repetisjoner med jevne mellomrom, er denne tilstanden kjent som sesongvariasjon.
• stasjonær: Denne termen er relatert til gjennomsnittet og variansen til dataene. Hvis datasettet har en liten mengde gjennomsnitt og varians, anses det som stasjonært. Høy eller lav stasjonær beregnes også basert på sesongvariasjonen til tidsseriedataene.

Fordeler med tidsserieanalyse:

• Tidsserieanalyse er en nyttig teknikk som hjelper til med å filtrere dataene. Denne teknikken hjelper til med å fjerne alle støyende data og sikrer at hele datasettet er ekte og autentisk. Dette vil igjen bidra til å forutsi de eksakte resultatene uten forvirring.
• Ved å bruke denne teknikken kan fagfolk dykke dypere og undersøke dataene. Dette hjelper dem også til å utlede den sanne betydningen av dataene og de ulike mulige utfallene.
• Etter å ha analysert, er neste trinn prognoser. Hvis dataene analyseres riktig, hjelper det med å forutsi det mye bedre. Som nevnt er prognoser teknikken for å utlede ulike mønstre og konklusjoner fra dataene som er gitt.

Tidsserieanalyse er en generell fordelaktig teknikk for å analysere oppførselen til et datasett. Det er viktig å velge riktig modell for implementering for å trekke de beste konklusjonene og forstå dataene bedre. En passende modell hjelper til med å utlede meningsfull innsikt ved å eliminere datapunkter som er repeterende eller ikke nødvendige.