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時間序列數(shù)據(jù)是日常生活中最常見的數(shù)據(jù)類型之一。大多數(shù)公司使用時間序列數(shù)據(jù)預測來幫助制定商業(yè)策略。這些方法已被用于監(jiān)測、澄清和預測某些“因果”行為。簡而言之，時間序列分析有助于理解過去如何影響未來。如今，人工智能(AI)和大數(shù)據(jù)重新定義了商業(yè)預測方法。本文將介紹5種特定的時間序列方法分析方法。時間序列是一個基于時間的數(shù)據(jù)點序列，這些數(shù)據(jù)點在特定的時間間隔內(nèi)收集，并隨時間變化。它是根據(jù)時間索引的。時間序列的四種變化是(1)季節(jié)變化(2)趨勢變化(3)周期變化(4)隨機變化。時間序列分析用于確定一個良好的模型，該模型可用于預測業(yè)務指標，如股票市場價格、銷售、營業(yè)額等。它支持管理人員理解數(shù)據(jù)中的及時模式，并分析業(yè)務指標中的趨勢。通過跟蹤過去的數(shù)據(jù)，預測者希望對未來有一個比平均水平更好的預期。
時間序列數(shù)據(jù)是唯一的，因為它有一個自然的時間順序:數(shù)據(jù)被觀察的順序很重要。時間序列數(shù)據(jù)與常規(guī)數(shù)據(jù)的關(guān)鍵區(qū)別在于，隨著時間的推移，你總是會問一些問題。確定正在處理的數(shù)據(jù)集是否為時間序列的一個通常簡單的方法是，查看其中一個軸是否為時間軸。不變性：由于時間序列數(shù)據(jù)是按時間順序來的，所以它幾乎總是記錄在一個新條目中，因此，它應該是不可變的，并且只能追加到現(xiàn)有數(shù)據(jù)。它通常不會改變，而是按照事件發(fā)生的順序加在一起。該屬性將時間序列數(shù)據(jù)與關(guān)系數(shù)據(jù)區(qū)分開來，關(guān)系數(shù)據(jù)通常是可變的，存儲在進行在線事務處理的關(guān)系數(shù)據(jù)庫中，其中數(shù)據(jù)庫中的行隨著事務的運行而更新，或多或少是隨機的;例如，接受現(xiàn)有客戶的訂單，將更新客戶表以添加購買的商品，并更新庫存表以顯示這些商品不再可供銷售。有序性：時間序列數(shù)據(jù)是有序的這一事實使得它在數(shù)據(jù)空間中是唯一的，因為它經(jīng)常顯示串行依賴性。當一個數(shù)據(jù)點在某一時刻的值在統(tǒng)計上依賴于另一時刻的另一個數(shù)據(jù)點時，就出現(xiàn)了串行依賴。雖然沒有事件存在于時間之外，但也有與時間無關(guān)的事件。時間序列數(shù)據(jù)不僅僅是關(guān)于按時間順序發(fā)生的事情，它是關(guān)于當你添加時間作為軸時其值增加的事件。時間序列數(shù)據(jù)有時存在于較高的粒度級別，通常為微秒甚至納秒。對于時間序列數(shù)據(jù)，隨時間的變化就是一切。不同形式的時間序列數(shù)據(jù)：時間序列數(shù)據(jù)并不總是數(shù)字，它可以是int64、float64、bool或字符串。三 最有效的5種時間序列數(shù)據(jù)分析方法時間序列回歸是一種統(tǒng)計方法，用于預測未來的響應基于以前的響應歷史，稱為自回歸動態(tài)。時間序列回歸幫助預測者從數(shù)據(jù)觀察或?qū)嶒灁?shù)據(jù)中理解和預測動態(tài)系統(tǒng)的行為。時間序列數(shù)據(jù)經(jīng)常用于生物、金融和經(jīng)濟業(yè)務系統(tǒng)的建模和預測。預測、建模和表征是回歸分析實現(xiàn)的三個目標。從邏輯上講，實現(xiàn)這三個目標的順序取決于最初的目標。有時建模是為了更好地預測，有時只是為了理解和解釋正在發(fā)生的事情。最常見的是，迭代過程被用于預測和建模。為了更好地控制，預測者可能會選擇建模以獲得預測。這個過程可以分為三個部分:計劃、開發(fā)和維護。普通的回歸分析是以獨立數(shù)據(jù)集中存在的誤差為條件的。找到相關(guān)矩陣，首先回歸運行，基本統(tǒng)計，和相關(guān)矩陣。收集和檢查數(shù)據(jù)的質(zhì)量。繪制并嘗試這些模型和回歸條件。檢查系數(shù)是否合理，是否有任何變量缺失，以及該方程是否可用于預測。Python世界中有許多可用的時間、日期、增量和時間跨度表示。Pandas軟件庫(為Python編寫)主要是為金融部門開發(fā)的，因此它包含非常具體的金融數(shù)據(jù)工具，以確保業(yè)務增長。時間間隔和周期:指特定的開始和結(jié)束之間的時間長度。時間增量或持續(xù)時間:指一個確切的時間長度。Python處理日期和時間的基本對象在內(nèi)置模塊中。科學家可以將這些模塊與第三方模塊一起使用，并在日期和時間上快速執(zhí)行一系列有用的功能。R是一種流行的編程語言和自由軟件環(huán)境，被統(tǒng)計學家和數(shù)據(jù)挖掘者用于開發(fā)數(shù)據(jù)分析。它由一系列專門為數(shù)據(jù)科學設(shè)計的圖書館組成。R提供了最豐富的數(shù)據(jù)分析生態(tài)系統(tǒng)之一。由于開源資源庫中有12,000個包，因此很容易找到一個庫進行必要的分析。業(yè)務經(jīng)理會發(fā)現(xiàn)，其豐富的庫使R成為統(tǒng)計分析的最佳選擇，特別是對于專門的分析工作。R提供了出色的特性，可以用演示或文檔工具來交流發(fā)現(xiàn)，從而更容易地向團隊解釋分析。它為時間序列模型(如隨機漫步、白噪聲、自回歸和簡單移動平均)提供了質(zhì)量和形式方程。時間序列數(shù)據(jù)有各種R函數(shù)，包括模擬、建模和預測時間序列趨勢。由于R是由學者和科學家開發(fā)的，它被設(shè)計用來回答統(tǒng)計問題。它可以進行時間序列分析。它是商業(yè)預測的最佳工具。時間序列數(shù)據(jù)分析是通過收集不同時間點的數(shù)據(jù)來進行的。這與在單一時間點觀察公司的橫斷面數(shù)據(jù)相反。由于數(shù)據(jù)點是在相鄰的時間周期收集的，因此在時間序列數(shù)據(jù)分析中，可能存在著觀測數(shù)據(jù)之間的相關(guān)性。經(jīng)濟學:GDP, CPI，失業(yè)率等等。社會科學:人口、出生率、移民數(shù)據(jù)和政府治理指標。醫(yī)學:體重追蹤、膽固醇測量、心率監(jiān)測和血壓追蹤。季節(jié)性是時間序列數(shù)據(jù)的主要特征之一。當時間序列在小于一年的時間間隔內(nèi)表現(xiàn)出可預測但有規(guī)律的模式時，就會發(fā)生這種情況。具有季節(jié)性的時間序列數(shù)據(jù)的最好例子是零售銷售在9月到12月之間增加，在1月到2月之間減少。大多數(shù)情況下，時間序列數(shù)據(jù)顯示在某個時間點上行為的突然變化。這種突然的變化被稱為結(jié)構(gòu)性突變。它們會導致模型參數(shù)的不穩(wěn)定性，進而降低模型的可靠性和有效性。時間序列圖可以幫助識別數(shù)據(jù)中的結(jié)構(gòu)突變。時間序列預測在處理長序列、多步預測、噪聲數(shù)據(jù)和多個輸入輸出變量時尤其具有挑戰(zhàn)性。深度學習方法提供時間序列預測能力，如時間依賴性、自動學習和自動處理時間結(jié)構(gòu)，如季節(jié)性和趨勢。易于提取特征:深度神經(jīng)網(wǎng)絡最小化了對數(shù)據(jù)縮放過程和平穩(wěn)數(shù)據(jù)的需求，并特征化了時間序列預測中需要的工程過程。這些深度學習的神經(jīng)網(wǎng)絡可以自主學習。通過訓練，他們可以自己從原始輸入數(shù)據(jù)中提取特征。善于提取模式:遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡中的每個神經(jīng)元都能夠利用其內(nèi)部記憶保持來自以前輸入的信息。因此，它是時間序列序列數(shù)據(jù)的最佳選擇。從訓練數(shù)據(jù)中容易預測:長短期記憶(LSTM)在時間序列中非常流行。使用深度學習模型，如梯度增強回歸器、隨機森林和時滯神經(jīng)網(wǎng)絡，數(shù)據(jù)可以很容易地在不同的時間點表示。時間序列預測幫助企業(yè)做出更好的業(yè)務決策，因為它可以基于歷史數(shù)據(jù)模式。它可以用來預測未來的情況和事件。可靠性:時間序列預測是最可靠的，特別是當數(shù)據(jù)代表一個廣泛的時間周期，如大量的觀測較長時間。可以通過測量不同間隔的數(shù)據(jù)來提取信息。季節(jié)模式:測量的數(shù)據(jù)點方差可以揭示季節(jié)波動模式，作為預測的基礎(chǔ)。這類信息對產(chǎn)品季節(jié)性波動的市場特別重要，因為這有助于它們計劃生產(chǎn)和交貨要求。趨勢估計:時間序列方法也可以用來確定趨勢，因為當測量結(jié)果顯示某一特定產(chǎn)品的銷售減少或增加時，從時間序列方法得到的數(shù)據(jù)趨勢對制定銷售策略很有用。增長預測:時間序列方法能夠有效的衡量內(nèi)生增長。內(nèi)生增長是指組織內(nèi)部人力資本的發(fā)展，從而導致經(jīng)濟增長。例如，可以通過時間序列分析來證明政策變化的影響。
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