Zeitfolgen stellen eine besondere Kategorie von Daten dar, bei denen Beobachtungen in einer Zeitleiste aufgezeichnet werden. Mit anderen Worten: Jede Beobachtung ist einem bestimmten Zeitpunkt zugeordnet. Diese Daten sind in verschiedenen Branchen weit verbreitet, beispielsweise im Finanzwesen, in der Meteorologie, im Vertrieb und vielen mehr.
Kann als eine Folge von Daten definiert werden, die in chronologischer Reihenfolge organisiert sind. Sie zeichnen sich durch drei Hauptelemente aus: Pattern, Saisonalität Und Restkomponente. Pattern stellt die allgemeine Veränderung der Reihe im Laufe der Zeit dar, während Saisonalität bezieht sich auf zyklische Schwankungen, die sich in regelmäßigen Abständen wiederholen. Der Restkomponente stellt zufällige Schwankungen dar, die nicht durch Pattern und Saisonalität erklärt werden können.
Um Zeitreihen zu verstehen und vorherzusagen, ist es unerlässlich, eine eingehende Analyse durchzuführen und geeignete Modelle anzuwenden. Der Analyse der Grundeigenschaften Mithilfe von Zeitreihen können wir aussagekräftige Informationen über die Struktur von Daten und deren Verhalten im Zeitverlauf erhalten.
Beschreibende Statistik werden häufig verwendet, um einen Überblick über Daten zu erhalten, einschließlich Zentralitäts- und Streuungsmaßen. Pattern analysen hilft dabei, das Gesamtverhalten der Serie im Zeitverlauf zu ermitteln. zusätzlich Zeitreihenzerlegung ermöglicht Ihnen die Trennung von Pattern-, Saisonalitäts- und Restkomponenten. Zeitfolgen Variabilitätsmessung Bietet Informationen über die Datenverteilung im Zeitverlauf.
Es gibt eine Reihe von statistische Prognosemodelle das zur Schätzung zukünftiger Zeitreihenwerte verwendet werden kann. Zu den gängigsten Modellen gehören:
- Die gleitender Durchschnitt,
- Die exponentielle Glättung,
- Die ARIMA (AutoRegressiver integrierter gleitender Durchschnitt),
- Die SARIMA (Saisonale ARIMA)
- Prophet.
Diese Modelle basieren auf statistischen Techniken und können zur Erstellung kurz- oder langfristiger Prognosen verwendet werden.
Zusätzlich zu statistischen Modellen, Vorhersagemodelle für maschinelles Lernen erfreuen sich immer größerer Beliebtheit Zeitreihenanalyse. Diese Modelle nutzen maschinelle Lernalgorithmen, um Muster zu erkennen und genaue Vorhersagen zu treffen. Beispiele für ML-Modelle, die zur Zeitreihenvorhersage verwendet werden, sind:
- wiederkehrende neuronale Netze (RNNs)
- 1D Faltungs-Neuronale Netze (CNNs)
- Faltungsrekurrente neuronale Netze (CRNNs)
- wiederkehrende Autoencoder (RAEs)
- generative neuronale Netze (GANs, VAEs)
- Langzeitgedächtnismodelle (LSTM)
- Bayesianisches neuronales Netzwerks (BN)
- Zeitreihentransformator.
Die Auswertung und Validierung von Zeitreihenmodellen ist für die Bestimmung der Genauigkeit von Prognosen unerlässlich. Mehrere Bewertungskennzahlen werden verwendet, um die Diskrepanz zwischen vorhergesagten Werten und tatsächlichen Zeitreihenwerten zu messen. Einige gängige Kennzahlen sind:
- Mittlerer absoluter Fehler (MAE),
- Mittlerer quadratischer Fehler (RMSE),
- Mittlerer absoluter prozentualer Fehler (KARTE),
- Bestimmtheitsmaß (R-Quadrat).
- Kreuzvalidierung
- Signifikanzprüfung von Modellen
werden häufig eingesetzt, um die Angemessenheit von Vorhersagen zu beurteilen.
Bei der Analyse von Zeitreihen können verschiedene Probleme auftreten, beispielsweise fehlende Daten und Ausreißer. Fehlende Datenverarbeitung ist ein wichtiger Gesichtspunkt, da fehlende Werte die Qualität von Prognosen beeinträchtigen können. Einige häufig Imputationstechniken umfassen die Mittelung bekannter Werte und die Imputation des letzten bekannten Werts. Mit diesen Techniken können Sie fehlende Werte basierend auf verfügbaren Daten schätzen.
Ausreißer von Zeitreihen können Prognosemodelle erheblich beeinflussen, daher ist es wichtig, sie richtig zu erkennen und zu verwalten. Einige gängige Methoden für Ausreißererkennung und Administration umfassen:
- Standardabweichungsmethode
- absolut Median der Abweichung (MAD)-Methode
- Interquartilbereichsmethode (IQR).
Diese Methoden identifizieren Beobachtungen, die erheblich vom Gesamttrend in den Daten abweichen.
Die Zeitreihenanalyse wird in verschiedenen Sektoren und Kontexten angewendet. Sehen wir uns einige der häufigsten Anwendungen an.
Im Zusammenhang mit VerkaufMithilfe der Zeitreihenanalyse können Verkaufsmuster im Zeitverlauf verstanden, saisonale oder zyklische Developments identifiziert und Zukunftsprognosen erstellt werden. Dies hilft Unternehmen, Produktions-, Lager- und Marketingstrategien effizienter zu planen. Marktprognosen Basierend auf Zeitreihenanalysen liefern wertvolle Einblicke in Markttrends und können Anlageentscheidungen leiten.
Mithilfe der Zeitreihenanalyse kann die Leistung einer Web site bewertet und verbessert werden. Durch das Sammeln von Daten wie der Anzahl der Besuche, der Verweildauer des Benutzers und den Conversions im Zeitverlauf können Nutzungsmuster identifiziert, Probleme identifiziert und das Benutzererlebnis optimiert werden. Zeitreihenzerlegung kann Verkehrstrends, Zeiten hoher oder geringer Aktivität und saisonales Verhalten aufdecken.
Die Zeitreihenanalyse von Finanzdaten ist eine häufige Anwendung der Zeitreihenanalyse. Durch die Erfassung und Vorverarbeitung von Finanzdaten können Sie Aktienkursschwankungen im Laufe der Zeit analysieren, Marktmuster und Developments erkennen und Vorhersagen über die zukünftige Kursentwicklung treffen. Diese Informationen sind für Anleger und Finanzakteure, die fundierte Entscheidungen treffen möchten, von größter Bedeutung.
Die Zeitreihenanalyse wird auch häufig in der Wetterdatenanalyse eingesetzt. Durch die Aufbereitung meteorologischer Daten ist es möglich, Klimamuster im Zeitverlauf zu untersuchen, saisonale Developments zu erkennen und Klimaveränderungen zu verstehen. Diese Informationen sind für die Wettervorhersage, die Ressourcenplanung und das Naturgefahrenmanagement von entscheidender Bedeutung.
Die Zeitreihenanalyse stellt mehrere Herausforderungen dar und entwickelt sich mit der technologischen Entwicklung weiter. Sehen wir uns einige der größten Herausforderungen und zukünftigen Entwicklungen in diesem Bereich an.
- Große Daten: Angesichts der riesigen Menge an verfügbaren Daten wird die Verwaltung und Analyse von Zeitreihen immer wichtiger Große Daten erfordert den Einsatz skalierbarer Techniken und Infrastrukturen. Parallele und verteilte Verarbeitung sowie neue Algorithmen und Methoden sind entscheidend, um dieser Herausforderung zu begegnen.
- Unstrukturierte Daten: Die Zeitreihenanalyse beschränkt sich nicht mehr nur auf strukturierte Daten, sondern erstreckt sich auch auf unstrukturierte Daten wie Textual content, Bilder und Movies. Die Integration verschiedener Datenquellen und der Einsatz von Pure Language Processing (NLP) und Laptop-Imaginative and prescient-Techniken eröffnen neue Möglichkeiten für die Zeitreihenanalyse.
- Deep Studying für Zeitreihen: Tiefes Lernen Modelle entwickeln sich zu leistungsstarken Werkzeugen für die Zeitreihenanalyse. Mit tiefen neuronalen Netzen können Sie komplexe Zusammenhänge erfassen und automatisch Muster in Ihren Daten lernen. Die Implementierung tiefer neuronaler Netze, wie z wiederkehrende neuronale Netze (RNNs) Und Transformerverspricht deutliche Verbesserungen bei Zeitreihenvorhersagen.
- Multivariate Zeitreihen: Zeitreihen mit mehreren Variablen werden üblicherweise als bezeichnet multivariate Zeitreihen. Die Modellierung und Prognose dieser Reihen stellt eine komplexe, aber wesentliche Herausforderung in verschiedenen Kontexten dar, beispielsweise in der Industrieüberwachung, im Gesundheitswesen und in der Wirtschaft. Die Entwicklung spezifischer Modelle und Algorithmen für multivariate Zeitreihen ist ein aktives Forschungsgebiet.
- Verwendung der Zeitreihenanalyse bei Geschäftsentscheidungen: Time Sequence Analytics liefert wertvolle Erkenntnisse für fundierte Geschäftsentscheidungen. Die Integration von Zeitreihenanalysetechniken in die Geschäftsentscheidungsfindung ist ein wachsendes Feld. Ziel ist es, die Zeitreihenanalyse als Werkzeug zur Verbesserung der Planung, Ressourcenoptimierung, des Risikomanagements und mehr zu nutzen.
Zusammenfassend lässt sich sagen, dass die Zeitreihenanalyse eine grundlegende Rolle beim Verständnis, der Prognose und der Verwaltung von Daten spielt, die sich im Laufe der Zeit ändern. Mit der Weiterentwicklung von Techniken und Technologien können Sie Herausforderungen meistern und das volle Potenzial von Zeitreihen ausschöpfen, um wertvolle Erkenntnisse zu gewinnen und Geschäftsentscheidungen voranzutreiben.
