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数据科学

时间序列分析–检查不同数据集的有益技术

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在当今的现代世界中, 数据科学机器学习 取得了长足的进步。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得出的一组数据点。通常,时间间隔相等,以便可以轻松分析获得的数据。通常根据数据的类型和结构每周,每月或每年获取一次。

时间序列分析是一种检查和研究时间序列数据的方法。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,这将有助于他们解决更大的问题。

时间序列分析的重要性:

时间是有助于区分发生在不同点的特定数据集性质变化的因素。时间序列数据集由完全取决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。该计划是根据前几年特定数据集的性能来完成的。

为此,以时间序列格式收集数据很重要。然后分析数据,并形成各种图案。然后将这些模式用于预测值并得出称为时间序列预测的结果。时间序列分析和预测都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都同样重要。

时间序列的经典示例:

时间序列中的每个数据都完全取决于时间。一些数据集与时间有某种联系,但不依赖于时间。此类数据不能视为时间序列。因此,一些完美时间序列数据的分类示例包括网站上的访问量,股票价格,产生的销售,需求产品,温度的上升和下降等。

上面提到的所有数据集都是基于各种时间顺序收集的,并进行了相应检查以得出结论。由于数据是现代的统治者,因此许多此类时间序列数据会不断发展以进行分析。

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:根据此模型,通过获取所有先前可用数据点的指数递减平均值来计算时间序列数据中的数据点。

时间序列分析的目标:

在进行时间序列分析时,重要的是要实现此技术的主要目标:

  • 自相关或季节性有时,时间序列数据的模式和洞察力会重复多次。识别这些重复并分析它们发生的频率很重要。如果每隔一定间隔重复一次,则这种情况称为季节性。
  • 固定式:此术语与数据的均值和方差有关。如果数据集的均值和方差很小,则认为该数据集是平稳的。还根据时间序列数据的季节性来计算高或低平稳性。

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。此技术有助于删除所有嘈杂的数据,并确保整个数据集都是真实可信的。反过来,这将有助于准确预测结果,而不会造成任何混淆。
  • 使用此技术,专业人员可以更深入地研究数据。这也有助于他们得出数据和各种可能结果的真实含义。
  • 经过分析后,下一步就是预测。如果对数据进行了正确的分析,则有助于更好地进行预测。如前所述,预测是一种从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总体有益技术。选择正确的实施模型以得出最佳结论并更好地理解数据非常重要。合适的模型通过消除重复的或不需要的数据点,有助于获得有意义的见解。

拥有超过8年IT行业专业经验的数据科学家人员。胜任数据科学和数字营销。专业研究技术内容的专业知识。