การวิเคราะห์ชุดเวลา – เทคนิคที่มีประโยชน์สำหรับการตรวจสอบชุดข้อมูลต่างๆ

ในโลกสมัยใหม่ของเรา สาขาวิชาวิทยาศาสตร์ข้อมูลและปัญญาประดิษฐ์ได้พัฒนาไปอย่างมาก การวิเคราะห์ชุดเวลาเป็นกลไกที่ใช้กันอย่างแพร่หลายในวิทยาศาสตร์ข้อมูลสำหรับการวิเคราะห์ข้อมูลและค้นหาข้อมูลที่มีความหมาย

มันถือเป็นชุดข้อมูลที่ได้มาจากลำดับเวลาเฉพาะ ช่วงเวลาทั่วไปจะถูกกำหนดให้เท่ากันเพื่อให้ข้อมูลที่ได้รับสามารถวิเคราะห์ได้อย่างง่ายดาย ข้อมูลนี้มักจะถูกเก็บทุกสัปดาห์ ทุกเดือน หรือทุกปี ขึ้นอยู่กับประเภทและโครงสร้างของข้อมูล

การวิเคราะห์ชุดเวลาเป็นวิธีการตรวจสอบและศึกษาข้อมูลชุดเวลา หลังจากศึกษาชุดข้อมูลแล้ว นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลสามารถค้นหาข้อมูลที่มีความหมายจากข้อมูลนั้นได้ ซึ่งจะช่วยให้พวกเขาแก้ปัญหาที่ใหญ่ขึ้น

ความสำคัญของการวิเคราะห์ชุดเวลา:

เวลาเป็นตัวแปรที่ช่วยให้สามารถแยกความแตกต่างของการเปลี่ยนแปลงที่เกิดขึ้นกับลักษณะของชุดข้อมูลที่แตกต่างกันในช่วงเวลาหนึ่ง ชุดข้อมูลชุดเวลาจะประกอบด้วยข้อมูลที่ขึ้นอยู่กับเวลาที่สังเกตได้ ดังนั้นจึงช่วยให้นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลสามารถวางแผนสำหรับการดำเนินงานในอนาคตได้ การวางแผน nàyจะทำโดยอาศัยการแสดงผลของชุดข้อมูลในอดีต

เพื่อให้สามารถทำได้ จะต้องเก็บข้อมูลในรูปแบบชุดเวลา จากนั้นจะวิเคราะห์ข้อมูลและสร้างรูปแบบต่างๆ รูปแบบเหล่านี้จะถูกใช้เพื่อคาดการณ์ค่าและค้นหาข้อมูลที่เรียกว่าการคาดการณ์ชุดเวลา ทั้งการวิเคราะห์ชุดเวลาและการคาดการณ์เป็นสองวัตถุประสงค์หลักของชุดเวลา ทั้งสองเทคนิคนี้มีความสำคัญเท่าเทียมกันในการช่วยให้เข้าใจชุดเวลาดีขึ้น

ตัวอย่างคลาสสิกของชุดเวลา:

ทุกข้อมูลในชุดเวลาจะขึ้นอยู่กับเวลาโดยสมบูรณ์ บางชุดข้อมูลมีความสัมพันธ์กับเวลา แต่ไม่ขึ้นอยู่กับเวลา ดังนั้นข้อมูลดังกล่าวจึงไม่สามารถถือเป็นชุดเวลาได้ ตัวอย่างที่ถูกต้องของชุดข้อมูลชุดเวลาที่สมบูรณ์แบบ ได้แก่ การรับทราฟฟิกบนเว็บไซต์ ราคาหลักทรัพย์ ยอดขายที่เกิดขึ้น สินค้าที่มีความต้องการ อุณหภูมิที่สูงขึ้นและลง และอื่นๆ

ทุกชุดข้อมูลที่กล่าวมาข้างต้นจะถูกเก็บตามลำดับเวลาต่างๆ และจะถูกตรวจสอบเพื่อค้นหาข้อมูลที่มีความหมาย เนื่องจากข้อมูลเป็นกษัตริย์ของยุคสมัยใหม่ ชุดข้อมูลชุดเวลาจึงมีการพัฒนาอย่างต่อเนื่องสำหรับการวิเคราะห์

แบบจำลองของการวิเคราะห์ชุดเวลา:

มีแบบจำลองสองแบบที่ใช้ในการวิเคราะห์ชุดเวลา:

• ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่: ตามแบบจำลองนี้ จุดข้อมูลเฉพาะในชุดข้อมูลชุดเวลาจะถือเป็นค่าเฉลี่ยของจุดข้อมูลที่มีอยู่ทั้งหมดก่อนหน้านี้ แบบจำลองนี้มักจะละเลยการซ้ำของจุดข้อมูล
• การทำให้เรียบแบบเลขชี้กำลัง: ตามแบบจำลองนี้ จุดข้อมูลในชุดข้อมูลชุดเวลาจะถูกคำนวณโดยการหาค่าเฉลี่ยที่ลดลงของจุดข้อมูลที่มีอยู่ทั้งหมดก่อนหน้านี้

วัตถุประสงค์ของการวิเคราะห์ชุดเวลา:

เมื่อทำการวิเคราะห์ชุดเวลา จะต้องบรรลุวัตถุประสงค์หลักของเทคนิคนี้:

• การเกิดความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรหรือฤดูกาล: มีครั้งที่รูปแบบและข้อมูลเชิงลึกของชุดข้อมูลชุดเวลามีการซ้ำกันหลายครั้ง จะต้องระบุการซ้ำเหล่านี้และวิเคราะห์ว่าเกิดขึ้นบ่อยแค่ไหน หากเกิดการซ้ำในระยะเวลาที่แน่นอน จะเรียกว่าฤดูกาล
• สถานะคงที่: คำนี้เกี่ยวข้องกับค่าเฉลี่ยและความแปรปรวนของข้อมูล หากชุดข้อมูลมีค่าเฉลี่ยและความแปรปรวนที่น้อย จะถือว่าเป็นสถานะคงที่ สถานะคงที่สูงหรือต่ำจะถูกคำนวณตามฤดูกาลของชุดข้อมูลชุดเวลา

ข้อดีของการวิเคราะห์ชุดเวลา:

• การวิเคราะห์ชุดเวลาเป็นเทคนิคที่มีประโยชน์สำหรับการกรองข้อมูล เทคนิคนี้ช่วยเอาเฉพาะข้อมูลที่ไม่เกี่ยวข้องออกไป และทำให้แน่ใจว่าชุดข้อมูลทั้งหมดมีความถูกต้องและแท้จริง ซึ่งจะช่วยให้คาดการณ์ผลลัพธ์ที่ถูกต้องได้โดยไม่มีข้อผิดพลาด
• โดยใช้เทคนิคนี้ ผู้เชี่ยวชาญสามารถตรวจสอบข้อมูลได้ลึกขึ้นและค้นหาความหมายที่แท้จริงของข้อมูลและผลลัพธ์ที่เป็นไปได้ต่างๆ
• หลังจากการวิเคราะห์ขั้นตอนต่อไปคือการคาดการณ์ หากข้อมูลถูกวิเคราะห์อย่างเหมาะสม จะช่วยให้การคาดการณ์ดีขึ้นตามที่กล่าวไว้ การคาดการณ์เป็นเทคนิคในการค้นหารูปแบบและข้อมูลเชิงลึกต่างๆ จากข้อมูลที่ให้มา

การวิเคราะห์ชุดเวลา เป็นเทคนิคที่มีประโยชน์โดยรวมในการวิเคราะห์พฤติกรรมของชุดข้อมูล จะต้องเลือกแบบจำลองที่เหมาะสมสำหรับการนำไปใช้เพื่อให้ได้ข้อสรุปที่ดีที่สุดและเข้าใจข้อมูลได้ดีขึ้น แบบจำลองที่เหมาะสมจะช่วยให้ได้ข้อมูลเชิงลึกที่มีความหมายโดยการกำจัดจุดข้อมูลที่ซ้ำกันหรือไม่จำเป็น