Краткое введение в данные временных рядов.

Данные временных рядов — это тип данных, которые собираются и записываются в течение определенного периода времени. Эти данные можно собирать с регулярными интервалами, например, каждую минуту, час, день или даже год. Данные временных рядов обычно используются в самых разных областях, включая финансы, экономику, инженерию и другие.

В этой статье мы более подробно рассмотрим данные временных рядов, включая примеры распространенных наборов данных временных рядов, характеристики данных временных рядов и некоторые методы анализа и моделирования данных временных рядов.

Примеры данных временных рядов

Вот несколько примеров распространенных наборов данных временных рядов:

  • Цены на акции. Цена закрытия акции регистрируется каждый день, что позволяет аналитикам отслеживать поведение конкретной акции с течением времени.
  • Измерения погоды. Температура, влажность и осадки записываются через равные промежутки времени, например каждый час или каждый день. Эти данные можно использовать для отслеживания погодных условий и прогнозирования погоды в будущем.
  • Трафик веб-сайта. Количество посетителей веб-сайта регистрируется через определенные промежутки времени, например каждый час или каждый день. Эти данные можно использовать для отслеживания эффективности веб-сайта и принятия решений о его дизайне и содержании.
  • Данные о продажах. Количество проданных товаров регистрируется через регулярные промежутки времени, например каждый день или каждый месяц. Эти данные можно использовать для отслеживания тенденций продаж и прогнозирования будущих продаж.

Характеристики данных временных рядов

Данные временных рядов имеют несколько уникальных характеристик, которые отличают их от других типов данных. Вот несколько наиболее важных характеристик данных временных рядов:

  • Последовательность. Данные временных рядов записываются в определенном порядке, при этом каждая точка данных записывается в определенный момент времени. Это означает, что порядок точек данных важен и может повлиять на анализ и моделирование данных.
  • Тенденции. Данные временных рядов часто показывают тенденции, например постепенное увеличение или уменьшение данных с течением времени. Эти тенденции могут быть вызваны различными факторами, такими как сезонность или закономерности в данных.
  • Сезонность. Данные временных рядов также могут иметь сезонность, то есть повторение закономерностей через равные промежутки времени, например ежедневно, еженедельно или ежегодно. Например, розничные продажи могут быть выше в праздничный сезон или температура может быть выше летом.
  • Шум. Данные временных рядов также могут содержать шум, который представляет собой случайное изменение данных, не являющееся частью какого-либо основного тренда или закономерности.

Методы анализа и моделирования данных временных рядов

Существует несколько методов, которые можно использовать для анализа и моделирования данных временных рядов. Вот несколько наиболее часто используемых техник:

  • Визуализация. Одним из самых простых и эффективных способов анализа данных временных рядов является создание визуализаций данных. Это можно сделать с помощью линейных диаграмм, столбчатых диаграмм или других типов графиков. Визуализация может помочь определить тенденции и закономерности в данных, а также любую сезонность или шум.
  • Разложение. Данные временных рядов можно разложить на составные части, такие как тренд, сезонность и остатки. Это можно сделать с помощью таких методов, как аддитивная и мультипликативная декомпозиция. Декомпозиция может помочь понять основные закономерности в данных и сделать прогнозы относительно будущих точек данных.
  • Прогнозирование. Данные временных рядов можно использовать для прогнозирования будущих точек данных. Это можно сделать с помощью таких методов, как скользящие средние, экспоненциальное сглаживание и модели ARIMA. Прогнозирование может помочь организациям принимать важные решения на основе предсказанных будущих тенденций и закономерностей.
  • Машинное обучение. В последние годы методы машинного обучения становятся все более популярными для анализа и моделирования данных временных рядов. Такие методы, как нейронные сети и машины опорных векторов, использовались для прогнозирования, классификации данных временных рядов и выявления закономерностей в данных. Эти методы могут быть особенно полезны для обработки больших и сложных наборов данных временных рядов.
  • Обнаружение аномалий. Еще одним важным методом работы с данными временных рядов является обнаружение аномалий, то есть процесс выявления точек данных, которые являются необычными или отклоняются от нормального поведения данных. Обнаружение аномалий полезно для выявления необычных закономерностей или событий в данных временных рядов, таких как внезапный всплеск посещаемости веб-сайта или снижение цен на акции.

Заключение

Данные временных рядов — это мощный инструмент для понимания и прогнозирования тенденций и закономерностей в различных областях. Понимая характеристики и методы анализа и моделирования данных временных рядов, организации и отдельные лица могут принимать более обоснованные решения и прогнозы на основе этих данных. С использованием машинного обучения и глубокого обучения анализ данных временных рядов становится более мощным и точным, и будет интересно посмотреть, как он будет использоваться в будущем.

Дополнительные ресурсы

Дополнительные материалы на PlainEnglish.io.

Подпишитесь на нашу бесплатную еженедельную рассылку новостей. Подпишитесь на нас в Twitter, LinkedIn, YouTube и Discord .

Заинтересованы в масштабировании запуска вашего программного обеспечения? Ознакомьтесь с разделом Схема.