Analiza časovnih vrst – koristna tehnika za pregledovanje različnih nizov podatkov

V današnjem sodobnem svetu je področje podatkovne znanosti in strojnega učenja doživelo velik napredek. Analiza časovnih vrst je široko uporabljen mehanizem v znanosti o podatkih za analizo podatkov in pridobivanje pomembnih vpogledov.

Šteje se za niz podatkovnih točk, izpeljanih na podlagi določenega časovnega zaporedja. Čas je običajno enakomerno razporejen, tako da je mogoče dobljene podatke zlahka analizirati. Običajno se pridobiva tedensko, mesečno ali letno glede na vrsto in strukturo podatkov.

Analiza časovnih vrst je metoda za pregledovanje in preučevanje podatkov časovnih vrst. Po študiju nabora podatkov, znanost o podatkih strokovnjaki lahko iz tega izpeljejo smiselne zaključke, ki bi jim pomagali pri reševanju večjih problemov.

Pomen analize časovnih vrst:

Čas je dejavnik, ki pomaga razlikovati med spremembami, ki se pojavijo v naravi določenega niza podatkov na različnih točkah. Podatkovni niz časovne serije je sestavljen iz podatkov, ki so popolnoma odvisni od opazovanega časa. Zato lahko to podatkovnim znanstvenikom pomaga pri načrtovanju prihodnjih prizadevanj. To načrtovanje se izvaja na podlagi uspešnosti določenega niza podatkov iz prejšnjih let.

Da bi to omogočili, je pomembno zbirati podatke v obliki časovne vrste. Podatke nato analiziramo in oblikujemo različne vzorce. Ti vzorci se nato uporabijo za napovedovanje vrednosti in pridobivanje rezultatov, znanih kot napovedovanje časovnih vrst. Analiza časovnih vrst in napovedovanje sta dva osnovna cilja časovne vrste. Obe tehniki sta enako pomembni za boljše razumevanje časovne vrste.

Klasični primeri časovne serije:

Vsak podatek v časovni vrsti je popolnoma odvisen od časa. Nekateri nizi podatkov imajo neko povezavo s časom, vendar niso odvisni od njega. Takih podatkov ni mogoče vzeti kot časovno vrsto. Zato nekateri razvrščeni primeri popolnih časovnih vrst podatkov vključujejo promet, prejet na spletnem mestu, cene delnic, ustvarjeno prodajo, izdelke po povpraševanju, dvig in padec temperature itd.

Vsi zgoraj omenjeni nizi podatkov so zbrani na podlagi različnih časovnih zaporedij in se ustrezno pregledajo, da se izpeljejo zaključki. Ker so podatki vladar sodobnega časa, se številni takšni podatki časovnih vrst redno razvijajo za analizo.

Modeli analize časovnih vrst:

Pri analizi časovnih vrst se izvajata dva znana modela:

• Gibljiva povprečja: V skladu s tem modelom se določena podatkovna točka v podatkih časovne vrste šteje za povprečje vseh predhodno razpoložljivih podatkovnih točk. Ta model ponavadi ignorira ponavljanje podatkovnih točk.
• Eksponentno glajenje: V skladu s tem modelom se podatkovna točka v podatkih časovne serije izračuna tako, da se vzame eksponentno padajoče povprečje vseh predhodno razpoložljivih podatkovnih točk.

Cilji analize časovnih vrst:

Pri izvajanju analize časovnih vrst je pomembno doseči glavne cilje te tehnike:

• Avtokorelacija ali sezonskost: Obstajajo časi, ko se vzorci in vpogledi podatkov časovnih vrst večkrat ponavljajo. Pomembno je prepoznati ta ponavljanja in analizirati, kako pogosto se pojavljajo. Če se ponavljajo v rednih intervalih, je to stanje znano kot sezonskost.
• Stacionarna: Ta izraz je povezan s srednjo vrednostjo in varianco podatkov. Če ima niz podatkov majhno povprečje in varianco, se šteje za stacionarnega. Visoka ali nizka stacionarnost se izračuna tudi na podlagi sezonskosti podatkov časovne vrste.

Prednosti analize časovnih vrst:

• Analiza časovnih vrst je uporabna tehnika, ki pomaga pri filtriranju podatkov. Ta tehnika pomaga odstraniti vse moteče podatke in zagotavlja, da je celoten nabor podatkov pristen in pristen. To pa bi pomagalo napovedati točne rezultate brez zmede.
• S to tehniko se lahko strokovnjaki poglobijo in pregledajo podatke. To jim pomaga tudi pri izpeljavi pravega pomena podatkov in različnih možnih rezultatov.
• Po analizi je naslednji korak napovedovanje. Če so podatki pravilno analizirani, to pomaga pri napovedi veliko bolje. Kot že omenjeno, je napovedovanje tehnika za pridobivanje različnih vzorcev in zaključkov iz zagotovljenih podatkov.

Analiza časovnih vrst je na splošno koristna tehnika za analizo vedenja nabora podatkov. Pomembno je izbrati pravi model za izvedbo, da izpeljemo najboljše zaključke in bolje razumemo podatke. Ustrezen model pomaga pridobiti pomembne vpoglede z odpravo podatkovnih točk, ki se ponavljajo ali niso potrebne.