การวิเคราะห์อนุกรมเวลา – เทคนิคที่เป็นประโยชน์สำหรับการตรวจสอบชุดข้อมูลต่างๆ

ในโลกสมัยใหม่ปัจจุบัน สาขาวิทยาศาสตร์ข้อมูลและการเรียนรู้ของเครื่องจักรมีความก้าวหน้าอย่างมาก การวิเคราะห์อนุกรมเวลาเป็นกลไกที่ใช้กันอย่างแพร่หลายในวิทยาศาสตร์ข้อมูลเพื่อการวิเคราะห์ข้อมูลและรับข้อมูลเชิงลึกที่มีความหมาย

ถือเป็นชุดของจุดข้อมูลที่ได้มาจากลำดับเวลาเฉพาะ เวลาโดยทั่วไปจะเว้นระยะเท่าๆ กัน เพื่อให้สามารถวิเคราะห์ข้อมูลที่ได้รับได้อย่างง่ายดาย โดยทั่วไปจะได้รับเป็นรายสัปดาห์ รายเดือน หรือรายปีตามประเภทและโครงสร้างของข้อมูล

การวิเคราะห์อนุกรมเวลาเป็นวิธีการตรวจสอบและศึกษาข้อมูลอนุกรมเวลา หลังจากศึกษาชุดข้อมูลแล้ว วิทยาศาสตร์ข้อมูล ผู้เชี่ยวชาญสามารถได้ข้อสรุปที่มีความหมายซึ่งจะช่วยให้พวกเขาแก้ปัญหาที่ใหญ่กว่าได้

ความสำคัญของการวิเคราะห์อนุกรมเวลา:

เวลาเป็นปัจจัยที่ช่วยแยกแยะการเปลี่ยนแปลงที่เกิดขึ้นกับธรรมชาติของชุดข้อมูลเฉพาะที่จุดต่างๆ ชุดข้อมูลอนุกรมเวลาประกอบด้วยข้อมูลที่ขึ้นอยู่กับเวลาที่สังเกตได้ทั้งหมด ดังนั้นสิ่งนี้สามารถช่วยนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลในการวางแผนสำหรับความพยายามในอนาคต การวางแผนนี้ดำเนินการตามประสิทธิภาพของชุดข้อมูลเฉพาะจากปีก่อนหน้า

เพื่อให้เป็นไปได้ สิ่งสำคัญคือต้องรวบรวมข้อมูลในรูปแบบอนุกรมเวลา จากนั้นนำข้อมูลมาวิเคราะห์และเกิดเป็นรูปแบบต่างๆ จากนั้นรูปแบบเหล่านี้จะใช้ในการทำนายค่าและรับผลลัพธ์ที่เรียกว่าการคาดการณ์อนุกรมเวลา ทั้งการวิเคราะห์อนุกรมเวลาและการพยากรณ์เป็นวัตถุประสงค์พื้นฐานสองประการของอนุกรมเวลา เทคนิคทั้งสองนี้มีความสำคัญเท่าเทียมกันในการช่วยให้เข้าใจอนุกรมเวลาได้ดีขึ้น

ตัวอย่างคลาสสิกของอนุกรมเวลา:

ทุกข้อมูลในอนุกรมเวลาล้วนขึ้นอยู่กับเวลา ข้อมูลบางชุดมีความเชื่อมโยงกับเวลาแต่ไม่ได้ขึ้นอยู่กับสิ่งเดียวกัน ข้อมูลดังกล่าวไม่สามารถนำมาเป็นอนุกรมเวลาได้ ดังนั้น ตัวอย่างที่จำแนกไว้บางส่วนของข้อมูลอนุกรมเวลาที่สมบูรณ์แบบ ได้แก่ การเข้าชมที่ได้รับบนเว็บไซต์ ราคาหุ้น ยอดขายที่เกิดขึ้น ผลิตภัณฑ์ที่เป็นที่ต้องการ อุณหภูมิที่เพิ่มขึ้นและลดลง เป็นต้น

ชุดข้อมูลทั้งหมดที่กล่าวถึงข้างต้นถูกรวบรวมตามลำดับเวลาต่างๆ และได้รับการตรวจสอบตามลำดับเพื่อให้ได้ข้อสรุป เนื่องจากข้อมูลเป็นไม้บรรทัดแห่งยุคปัจจุบัน ข้อมูลอนุกรมเวลาจำนวนมากจึงมีการพัฒนาอย่างสม่ำเสมอเพื่อการวิเคราะห์

แบบจำลองการวิเคราะห์อนุกรมเวลา:

มีการใช้แบบจำลองที่มีชื่อเสียงสองแบบเมื่อใช้การวิเคราะห์อนุกรมเวลา:

• ค่าเฉลี่ยการเคลื่อนที่: ตามโมเดลนี้ จุดข้อมูลเฉพาะในข้อมูลอนุกรมเวลาถือเป็นค่าเฉลี่ยของจุดข้อมูลที่มีอยู่ก่อนหน้านี้ทั้งหมด โมเดลนี้มักจะไม่สนใจการทำซ้ำของจุดข้อมูล
• การทำให้เรียบแบบเอ็กซ์โปเนนเชียล: ตามโมเดลนี้ จุดข้อมูลในข้อมูลอนุกรมเวลาจะคำนวณโดยใช้ค่าเฉลี่ยที่ลดลงแบบทวีคูณของจุดข้อมูลที่มีอยู่ก่อนหน้านี้ทั้งหมด

วัตถุประสงค์ของการวิเคราะห์อนุกรมเวลา:

ในขณะที่ดำเนินการวิเคราะห์อนุกรมเวลา สิ่งสำคัญคือต้องบรรลุวัตถุประสงค์หลักของเทคนิคนี้:

• ความสัมพันธ์อัตโนมัติหรือฤดูกาล: มีบางครั้งที่รูปแบบและข้อมูลเชิงลึกของข้อมูลอนุกรมเวลามีความซ้ำซ้อนกัน สิ่งสำคัญคือต้องระบุการทำซ้ำเหล่านี้และวิเคราะห์ว่าเกิดขึ้นบ่อยเพียงใด หากมีการทำซ้ำในช่วงเวลาปกติ เงื่อนไขนี้เรียกว่าฤดูกาล
• เครื่องเขียน: คำนี้เกี่ยวข้องกับค่าเฉลี่ยและความแปรปรวนของข้อมูล หากชุดข้อมูลมีค่าเฉลี่ยและความแปรปรวนเพียงเล็กน้อย จะถือว่าเป็นข้อมูลคงที่ ค่าคงที่สูงหรือต่ำจะคำนวณตามฤดูกาลของข้อมูลอนุกรมเวลา

ข้อดีของการวิเคราะห์อนุกรมเวลา:

• การวิเคราะห์อนุกรมเวลาเป็นเทคนิคที่มีประโยชน์ซึ่งช่วยในการกรองข้อมูล เทคนิคนี้ช่วยลบข้อมูลที่มีสัญญาณรบกวนทั้งหมดและทำให้แน่ใจว่าข้อมูลทั้งชุดเป็นของแท้และเป็นของแท้ สิ่งนี้จะช่วยทำนายผลลัพธ์ที่แน่นอนโดยไม่เกิดความสับสน
• เมื่อใช้เทคนิคนี้ ผู้เชี่ยวชาญสามารถเจาะลึกและตรวจสอบข้อมูลได้ นอกจากนี้ยังช่วยให้พวกเขาได้รับความหมายที่แท้จริงของข้อมูลและผลลัพธ์ที่เป็นไปได้ต่างๆ
• หลังจากวิเคราะห์แล้ว ขั้นต่อไปคือการพยากรณ์ หากมีการวิเคราะห์ข้อมูลอย่างเหมาะสม จะช่วยในการพยากรณ์ได้ดีขึ้นมาก ดังที่ได้กล่าวมาแล้ว การพยากรณ์เป็นเทคนิคในการหารูปแบบและข้อสรุปที่หลากหลายจากข้อมูลที่ให้มา

การวิเคราะห์อนุกรมเวลา เป็นเทคนิคที่มีประโยชน์โดยรวมในการวิเคราะห์พฤติกรรมของชุดข้อมูล สิ่งสำคัญคือต้องเลือกรูปแบบที่เหมาะสมสำหรับการนำไปใช้เพื่อให้ได้ข้อสรุปที่ดีที่สุดและเข้าใจข้อมูลได้ดีขึ้น แบบจำลองที่เหมาะสมช่วยให้ได้รับข้อมูลเชิงลึกที่มีความหมายโดยการกำจัดจุดข้อมูลที่ซ้ำซ้อนหรือไม่จำเป็น