Простой 8 мин 18K

Анализ временных рядов
Простой
8 мин
18K
Блог компании OTUSАнализ и проектирование систем*Визуализация данных*
Обзор

Автор статьи: Артем Михайлов
Привет! В последние годы аналитика данных переживает настоящий бум. Все большее количество компаний принимают решение сбора, хранения и анализа данных, чтобы повысить эффективность своих бизнес-процессов и принимать решения на основе фактов.
Одним из наиболее важных инструментов в аналитике данных является анализ временных рядов. Временной ряд - это последовательность наблюдений за определенным параметром в разные моменты времени. Таким образом, временной ряд содержит информацию о том, как изменяется параметр со временем.
Примеры временных рядов могут включать данные о продажах продукции в определенный день или данные о температуре на определенной территории в различные временные промежутки. Цель анализа временных рядов - определить закономерности в изменениях параметра во времени и сделать прогноз на будущее.
Применение анализа временных рядов может быть полезно для многих областей, включая финансы, производство, социальные и экономические исследования, климатологию и другие. Конечно, важно понимать, что в процессе анализа временных рядов возможны некоторые трудности, поэтому следует уметь применять правильные методы и инструменты для получения корректных результатов.
Таким образом, временные ряды являются одним из важных компонентов современной аналитики данных и имеет большие практические применения в различных областях. Рассмотрим основные идеи.
Обзор методов анализа временных рядов: стационарность, автокорреляция, спектральный анализ
Анализ временных рядов является важным инструментом для многих областей, в том числе бизнеса, науки, технологий и экономики. Методы анализа временных рядов помогают понять поведение и изменение временных данных и выявить скрытые тенденции и закономерности. Существует три основных метода анализа временных рядов: стационарность, автокорреляцию и спектральный анализ.
Стационарность - это свойство временного ряда, которое означает, что его средние и стандартные отклонения не меняются со временем. Если временной ряд является стационарным, то его можно легко анализировать и прогнозировать. Нестационарный временной ряд может иметь тренд (постоянный рост или падение), цикличность (повторение циклов) или сезонность (повторение определенных событий в разное время года).
Один из способов проверки стационарности временных рядов - это использование графических методов, таких как график временных рядов, график автокорреляции и график частной автокорреляции. График временного ряда позволяет визуализировать изменения значений ряда с течением времени, график автокорреляции показывает корреляцию между значениями ряда в разные периоды времени, а график частной автокорреляции учитывает корреляцию только между двумя значениями, пропуская все промежуточные значения.
Автокорреляция - это мера корреляции между значениями ряда с разницей во времени. Если временной ряд имеет высокую автокорреляцию, это означает, что значения ряда в разные периоды времени имеют сильную связь между собой. Автокорреляцию можно вычислить с помощью функции корреляции Пирсона, которая вычисляет корреляцию между двумя переменными. Для временных рядов это означает вычисление корреляции между значениями ряда в разные периоды времени. Если автокорреляция является значимой, то это может означать наличие тренда, цикличности или сезонности в ряде.