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时间序列分析——检查不同数据集的有益技术
在当今的现代世界，数据科学和机器学习领域取得了巨大的进步。时间序列分析是数据科学中广泛使用的机制，用于分析数据并得出有意义的见解。
它被认为是基于特定时间序列导出的一组数据点。 时间通常是均匀分布的，以便可以轻松分析获得的数据。 根据数据的类型和结构，通常每周、每月或每年获取一次。
时间序列分析是对时间序列数据进行检验和研究的方法。 研究数据集后， 数据科学 专业人士可以从中得出有意义的结论，这将帮助他们解决更大的问题。
时间序列分析的重要性：
时间是有助于区分特定数据集的性质在不同点发生的变化的因素。 时间序列数据集由完全依赖于观察时间的数据组成。 因此，这可以帮助数据科学家规划未来的工作。 该规划是根据前几年特定数据集的表现来完成的。
为了实现这一点，以时间序列格式收集数据非常重要。 然后对数据进行分析，并形成各种模式。 然后使用这些模式来预测值并得出结果，称为时间序列预测。 时间序列分析和预测是时间序列的两个基本目标。 这两种技术对于帮助更好地理解时间序列同样重要。
时间序列的经典示例：
时间序列中的每个数据都完全依赖于时间。 有些数据集与时间有一定联系，但并不依赖于时间。 此类数据不能视为时间序列。 因此，完美时间序列数据的一些分类示例包括网站收到的流量、股票价格、产生的销售额、需求的产品、温度的升降等。
上述所有数据集都是根据不同的时间序列收集的，并进行相应的检查以得出结论。 由于数据是现代的统治者，因此许多此类时间序列数据不断定期演变以供分析。
时间序列分析模型：
使用时间序列分析时实现了两个著名的模型：
- 移动平均线：根据此模型，时间序列数据中的特定数据点被视为所有先前可用数据点的平均值。 该模型倾向于忽略数据点的重复。
- 指数平滑：根据该模型，时间序列数据中的数据点是通过取所有先前可用数据点的指数递减平均值来计算的。
时间序列分析的目标：
在执行时间序列分析时，实现该技术的主要目标非常重要：
- 自相关或季节性：有时时间序列数据的模式和见解会有各种重复。 识别这些重复并分析它们发生的频率非常重要。 如果定期重复，则这种情况称为季节性。
- 静止的：该术语与数据的均值和方差有关。 如果数据集的均值和方差较小，则认为它是平稳的。 高平稳性或低平稳性也是根据时间序列数据的季节性计算的。
时间序列分析的优点：
- 时间序列分析是一种有用的技术，有助于过滤数据。 该技术有助于消除所有噪声数据，并确保整个数据集是真实可信的。 反过来，这将有助于预测准确的结果，而不会造成任何混乱。
- 使用这种技术，专业人员可以更深入地研究并检查数据。 这也有助于他们得出数据的真正含义和各种可能的结果。
- 分析完之后，下一步就是预测。 如果数据分析得当，将有助于更好地预测。 如前所述，预测是从所提供的数据中得出各种模式和结论的技术。
时间序列分析 是分析数据集行为的一种总体有益的技术。 选择正确的模型进行实施以得出最佳结论并更好地理解数据非常重要。 合适的模型有助于通过消除重复或不需要的数据点来获得有意义的见解。
