Wir wissen bereits, dass der Bereich der Datenanalyse und Datenwissenschaft sehr umfangreich ist, und wenn wir über Zeitreihenanalyse sprechen, können wir sagen, dass sie einen großen Teil der Datenanalyse und Datenwissenschaft ausmacht. Im wirklichen Leben können wir eine Vielzahl von Anwendungsfällen der Zeitreihenanalyse beobachten, von der Vorhersage von Börsentrends bis hin zur Analyse von Klimamustern. Mit einfachen Worten: Dieses Fachgebiet der Datenwissenschaft ermöglicht es uns, die Geheimnisse zu entschlüsseln, die in sequentiellen Daten verborgen sind. Wenn wir uns etwas tiefer mit dem Thema befassen, stellen wir fest, dass sich das Thema mit der Untersuchung, Modellierung und Interpretation von Datenpunkten befasst, die über aufeinanderfolgende Zeitintervalle gesammelt wurden.
Unabhängig davon, ob Sie ein Datenbegeisterter oder ein Fachexperte sind, ist das Verständnis der Grundlagen der Zeitreihenanalyse unerlässlich, um die Muster des Wandels zu entschlüsseln, die unsere Welt bestimmen. In diesem Artikel besprechen wir daher die Einführung in die Zeitreihenanalyse anhand des folgenden Inhaltsverzeichnisses:
- Was ist eine Zeitreihe?
- Komponenten einer Zeitreihe
- Development
- Saisonalität
- Zykliker
- Unregelmäßig/Zufällig (Rauschen)
- Schritte zur Zeitreihenanalyse
- Datensammlung
- Datenverarbeitung
- Datenvisualisierung und -exploration
- Stationarität/Instationarität
- Zeitreihenmodellierung
- Bewertung und Validierung
Wir können den Begriff Zeitreihe als eine Sammlung mehrerer Datenpunkte definieren, die im Laufe der Zeit in sequentieller Reihenfolge angeordnet sind. Diese mehreren Datenpunkte in einer Zeitreihe werden verwendet, um verschiedene Phänomene wie Temperaturmessungen, Verkaufszahlen, Aktienkurse oder sogar medizinische Patientenakten darzustellen. Durch die Erfassung dieser Datenpunkte im Zeitverlauf können wir eine Zeitreihe erstellen, die wertvolle Einblicke in die Dynamik und das Verhalten eines bestimmten Methods liefern kann.
Mit anderen Worten handelt es sich um eine Reihe von Beobachtungen oder Messungen, die zu bestimmten Zeitpunkten durchgeführt werden, typischerweise in chronologischer Reihenfolge. Zeitreihendaten können in regelmäßigen Abständen (z. B. stündlich, täglich, monatlich) oder unregelmäßigen Abständen erfasst werden, abhängig von der Artwork des gemessenen Phänomens. Es gibt verschiedene Bereiche wie Aktienmärkte, Archäologie, Vertriebsabteilungen und Medizin, in denen wir Zeitreihendaten finden, die ein breites Spektrum von Phänomenen repräsentieren.
Die zeitliche Abhängigkeit einer Zeitreihe kann als Hauptmerkmal von Zeitreihendaten angesehen werden, was bedeutet, dass eine zu einem bestimmten Zeitpunkt erfasste Beobachtung mit der zuvor erfassten Beobachtung in Zusammenhang steht oder von dieser beeinflusst wird. Aufgrund dieser Abhängigkeit können wir Muster, Traits, Saisonalität und andere zugrunde liegende Strukturen innerhalb der Daten aufdecken. Die Zeitreihenanalyse umfasst Techniken und Modelle, die speziell für die Analyse und Interpretation dieser Muster entwickelt wurden und es uns ermöglichen, Vorhersagen zu treffen, Anomalien zu identifizieren und Einblicke in das Verhalten des untersuchten Methods zu gewinnen.
Wenn wir tiefer graben, stellen wir fest, dass eine Zeitreihe aus den folgenden Hauptkomponenten besteht:
Die Komponenten einer Zeitreihe können als zugrunde liegende Strukturen oder Muster definiert werden, die zur Beschreibung des Gesamtverhaltens der Daten im Zeitverlauf beitragen. Daher ist es für eine genaue Analyse und Prognose erforderlich, die Komponenten zu verstehen. Die Hauptkomponenten von Zeitreihendaten sind wie folgt:
Wenn eine Zeitreihe eine Wachstums-, Schrumpfungs- und Stabilitätsrichtung oder ein langfristiges Muster darstellt, können wir dies als Trendkomponente der Zeitreihe betrachten. Im Grunde handelt es sich um eine Darstellung einer Aufwärts- oder Abwärtsbewegung über einen längeren Zeitraum. Es kann verschiedene Arten von Traits geben, z. B. linear, nichtlinear und stabil, was auf einen konsistenten Anstieg, Rückgang oder Stabilität der Datenpunkte hinweist.
In einer Zeitreihe finden wir Muster, die vorhersehbar sind und innerhalb eines bestimmten Zeitintervalls auftreten. wir nennen es Saisonalität. Diese Muster oder Veränderungen über einen bestimmten Zeitraum, beispielsweise tägliche, wöchentliche, monatliche oder jährliche Zyklen. Saisonalität wird häufig bei Daten beobachtet, die durch Kalenderereignisse, Feiertage oder Naturphänomene beeinflusst werden. Beispielsweise können Einzelhandelsumsätze während der Feiertage jedes Jahr höhere Werte aufweisen.
Zyklische Ereignisse sind Muster in einer Zeitreihe, die nicht streng zeitgebunden sind und über längere Zeiträume unregelmäßig auftreten können. Zyklische Komponenten erfassen Schwankungen oder Schwankungen, die nicht an einen bestimmten Zeitrahmen gebunden sind. Diese Komponenten der Zeitreihe repräsentieren den Einfluss verschiedener Faktoren wie Wirtschaftsbedingungen, Markttrends oder anderer externer Kräfte.
Die unregelmäßige oder zufällige Komponente, oft auch Rauschen genannt, stellt die unvorhersehbaren Schwankungen in der Zeitreihe dar. Dazu gehören zufällige Schwankungen, Messfehler und andere Faktoren, die durch Traits, Saisonalität oder zyklische Muster nicht erklärt werden können. Diese Komponente macht die Zeitreihendaten einzigartig und es ist schwierig, sie genau zu modellieren.
Das folgende Bild gibt einen grundlegenden Überblick über die oben erläuterten Komponenten einer Zeitreihe.
Ähnlich wie andere Ansätze im Bereich der Datenanalyse folgt auch die Zeitreihenanalyse einer Reihe von Schritten, um zeitabhängige Daten effektiv zu analysieren. Diese Schritte gewährleisten einen systematischen und strukturierten Ansatz zur Entschlüsselung von Mustern und zur Gewinnung aussagekräftiger Erkenntnisse. Die wichtigsten Schritte bei der Zeitreihenanalyse sind wie folgt:
Genau wie bei den anderen Datenanalyseverfahren hier müssen wir auch Daten aus verschiedenen Quellen sammeln. Allerdings können sich die Quellen bei dieser Artwork von Analyse von denen anderer unterscheiden, z. B. Daten von Sensoren, Finanzmärkten, Wirtschaftsindikatoren usw. Eine zwingende Sache ist hier, dass die Datenwerte, die wir sammeln, zeitabhängig sein sollten.
Die Vorverarbeitung von Zeitreihendaten ist unerlässlich, um deren Qualität und Eignung für die Analyse sicherzustellen. Dies umfasst mehrere wichtige Schritte, wie z. B. den Umgang mit fehlenden Werten, das Glätten von Ausreißern, das Beheben von Dateninkonsistenzen und die entsprechende Formatierung der Daten. Insbesondere erfordert die Zeitreihenanalyse besondere Aufmerksamkeit auf die Vollständigkeit der Zeitwerte. Bei der Verwendung von Datumsangaben als Zeitwerte ist es beispielsweise entscheidend, dass jeder Datenpunkt mit einem entsprechenden Datum innerhalb der angegebenen Dauer verfügbar ist. Alle fehlenden Daten in der Reihe werden als fehlende Werte behandelt, während Werte, die weit außerhalb des erwarteten Zeitintervalls liegen, als Ausreißer betrachtet werden.
Diese Unterscheidung unterscheidet die Vorverarbeitung von Zeitreihendaten von anderen Formen der Datenanalyse. Bei der Zeitreihenanalyse ist die zeitliche Kontinuität der Daten von größter Bedeutung. Fehlende Werte können die zeitlichen Abhängigkeiten und Muster innerhalb der Daten stören und genaue Erkenntnisse und Vorhersagen gefährden. Um dieses Drawback anzugehen, werden verschiedene Techniken wie Interpolation oder Zeitreihenimputation eingesetzt, um fehlende Werte basierend auf benachbarten Datenpunkten zu schätzen.
Darüber hinaus müssen Ausreißer in Zeitreihendaten identifiziert und behoben werden. Diese deutlich vom erwarteten Muster abweichenden Ausreißer können durch Fehler oder Anomalien entstehen. Der Umgang mit Ausreißern ist von entscheidender Bedeutung, da sie statistische Analysen und Prognosemodelle verzerren und zu irreführenden Ergebnissen führen können.
Die Konvertierung der Daten in ein geeignetes Format ist ein weiterer wichtiger Vorverarbeitungsschritt speziell für die Zeitreihenanalyse. Dabei geht es um die Standardisierung der Darstellung von Zeitwerten, etwa deren Konvertierung in ein konsistentes Zeitstempelformat oder eine numerische Darstellung. Die Standardisierung erleichtert die Manipulation und Analyse der Daten.
Bei der Durchführung einer Finish-to-Finish-Zeitreihenanalyse ist es wichtig, die Zeitreihendaten zu kennen und zu untersuchen. Wir verwenden verschiedene Techniken, um Zeitreihendaten zu untersuchen, z. B. Liniendiagramme, Streudiagramme und Histogramme, die Einblicke in die Eigenschaften, Traits und Anomalien der Daten liefern können. Hier sind die Techniken, die wir zur Datenexploration durch Visualisierung von Zeitreihen verwenden können:
- Liniendiagramm: Durch die Erstellung von Liniendiagrammen mit den entsprechenden Zeitstempeln können wir den Gesamttrend, Schwankungen und alle offensichtlichen Muster beobachten.
- Saisonale Zersetzung: Saisonale Zerlegung ermöglicht es uns, die Zeitreihe in ihre Bestandteile zu zerlegen, nämlich Development, Saisonalität und Residuum (oder Rauschen).
- Rollende Statistik: Die Berechnung der Rolling Statistics liefert Einblicke in die kurzfristigen Variationen und Schwankungen innerhalb der Zeitreihe. Beispiele für rollierende Statistiken sind gleitende Durchschnitte oder rollierende Standardabweichungen.
- Boxplots und Violinplots: Diese Diagramme zeigen den Median, die Quartile und mögliche Ausreißer und ermöglichen so ein Verständnis der Datenverteilung und identifizieren signifikante Abweichungen im Zeitverlauf.
- Autokorrelationsfunktion (ACF) und partielle Autokorrelationsfunktion (PACF): Die Berechnung und Darstellung von ACF und PACF helfen uns, das Vorhandensein einer signifikanten Autokorrelation zu identifizieren, die die Abhängigkeit aktueller Werte von vergangenen Werten anzeigt.
- Heatmap oder Kalender-Heatmap: Diese Heatmaps bieten eine intuitive Darstellung von Variationen im Zeitverlauf und erleichtern die Identifizierung wiederkehrender Muster oder Anomalien innerhalb verschiedener Zeiträume.
- Visualisierung der Saisonalität: Diese Visualisierung hilft bei der Analyse des Verhaltens der Zeitreihe innerhalb jeder Saison oder jedes Zeitraums.
Nachdem wir die Daten vollständig untersucht haben, können wir einige Zeit damit verbringen, die Stationarität und Nichtstationarität der Zeitreihen zu kennen, wobei diese Untersuchung eine entscheidende Rolle bei der Zeitreihenanalyse spielt, indem sie über die Zeit konsistente statistische Eigenschaften aufweist, wie z. B. konstanter Mittelwert, Varianz usw Autokorrelationsstruktur. Andererseits können instationäre Zeitreihen Traits, sich ändernde Varianzen oder Saisonalität aufweisen. Das Verstehen und Umwandeln instationärer Daten in eine stationäre Kind ist bei vielen Zeitreihenmodellierungstechniken oft ein entscheidender Schritt.
Nachdem wir die Zeitreihen kennen und in eine modellierbare Kind umwandeln, müssen wir mathematische Modelle erstellen, die die zugrunde liegenden Muster und Dynamiken der Zeitreihen erfassen und lernen können. Es gibt verschiedene Modellierungstechniken, wie z. B. die Modellierung des autoregressiven integrierten gleitenden Durchschnitts (ARIMA), die Modellierung mit exponentieller Glättung und die Zustandsraummodellierung, die wir verwenden können. Diesen Abschnitt des Artikels werden wir in den nächsten Artikeln besprechen, da sie angemessene Aufmerksamkeit erfordern. Diese Techniken ermöglichen jedoch die Vorhersage zukünftiger Werte und die Schätzung der Unsicherheit im Zusammenhang mit Vorhersagen, was eine fundierte Entscheidungsfindung und Planung ermöglicht.
Hier bewerten wir die Leistung und Zuverlässigkeit von Zeitreihenmodellen und setzen strenge Bewertungs- und Validierungsmethoden ein. Verschiedene Metriken wie der mittlere quadratische Fehler (MSE), der mittlere absolute Fehler (MAE) oder die Prognosegenauigkeit können verwendet werden, um die Vorhersagen des Modells mit tatsächlichen Werten zu vergleichen. Wir können auch Kreuzvalidierungsmethoden verwenden, um die Generalisierungsfähigkeiten des Modells und seine Fähigkeit, mit unsichtbaren Daten umzugehen, zu bewerten.
Die Zeitreihenanalyse ist ein umfangreiches Thema der Datenanalyse und Datenwissenschaft, das Eingang in verschiedene Bereiche findet. Es hilft uns, wertvolle Erkenntnisse zu gewinnen, fundierte Zukunftsvorhersagen zu treffen und ein tieferes Verständnis der komplexen Muster zu erlangen, die sich in sequentiellen Daten verbergen. Durch die Nutzung und Erkennung der Komponenten, die Visualisierung der Daten, die Auswahl geeigneter Modellierungstechniken und die strenge Auswertung der Ergebnisse können wir genaue Prognosen erstellen und sinnvolle Entscheidungen in verschiedenen Bereichen vorantreiben.
Ob Finanzmärkte, Wettervorhersage oder Ressourcenplanung: Die Fähigkeit, Zeitreihendaten zu interpretieren und zu analysieren, ist eine leistungsstarke Fähigkeit, die Unternehmen dabei hilft, den Weg für ein besseres Verständnis und eine bessere Entscheidungsfindung zu ebnen. Dieser Einstieg in die Zeitreihenanalyse kann uns die richtige Richtung bei der Durchführung der Zeitreihenanalyse geben.
DSW ist auf künstliche Intelligenz und Datenwissenschaft spezialisiert und bietet Plattformen und Lösungen für die Nutzung von Daten durch KI und erweiterte Analysen. Mit Niederlassungen in Mumbai (Indien) und Dublin (Irland) bedient das Unternehmen ein breites Kundenspektrum auf der ganzen Welt.
Unsere Mission ist es, KI und Information Science zu demokratisieren und Kunden eine fundierte Entscheidungsfindung zu ermöglichen. Durch die Förderung des KI-Ökosystems mit datengesteuerten Open-Supply-Technologielösungen wollen wir Unternehmen, Kunden und Stakeholdern Vorteile bringen und KI für alle verfügbar machen.
Unsere Flaggschiff-Plattform „UnifyAI“ zielt darauf ab, den Information-Engineering-Prozess zu rationalisieren, eine einheitliche Pipeline bereitzustellen und KI-Funktionen zu integrieren, um Unternehmen beim Übergang vom Experimentieren zur Serienproduktion zu unterstützen und so letztendlich die betriebliche Effizienz zu steigern und das Wachstum voranzutreiben
