Вебинары Разобраться в IT Реферальная программа
Программирование Аналитика Дизайн Маркетинг
23 Июн 2023
2 мин
448

Как провести временной анализ данных

Узнайте, как проводить временной анализ данных, используя статистический анализ, декомпозицию, прогнозирование и анализ зависимостей!

Временной анализ данных является важным инструментом для исследования и прогнозирования временных рядов. В данной статье мы рассмотрим основные методы анализа, а также приведем примеры их применения.

Что такое временные ряды?

Временные ряды — это упорядоченный набор данных, собранный через определенные промежутки времени. Примеры временных рядов включают акции на фондовом рынке, продажи товаров, погодные данные и многое другое.

Методы анализа временных рядов

  1. Статистический анализ: Включает в себя анализ среднего, медианы, моды, дисперсии и других статистических показателей. Важно определить стационарность ряда, т.е. не изменяется ли его статистическая структура со временем.

  2. Декомпозиция: Разделение временного ряда на составляющие: тренд (общая тенденция), сезонность (периодические колебания) и шум (случайные колебания).

  3. Прогнозирование: Создание моделей для предсказания будущих значений временного ряда на основе имеющихся данных. Одним из популярных методов является ARIMA (авторегрессионная интегрированная скользящая средняя) модель.

  4. Анализ зависимостей: Исследование взаимосвязей между двумя или более временными рядами, такой как корреляция и причинно-следственные связи.

Курс «Аналитик данных» с нуля
Получите востребованную профессию, независимо от прошлого опыта, специальности и образования.
Подробнее
Курс «Аналитик данных» с нуля

Пример анализа временного ряда

Допустим, у нас есть данные о продажах товара в течение последних 2 лет. Мы хотим провести анализ данных и предсказать продажи на следующий квартал.

  1. Сначала мы проведем статистический анализ данных, определим среднее, медиану и дисперсию, а также проверим стационарность временного ряда.
  2. Затем разложим временной ряд на тренд, сезонность и шум с помощью алгоритма Хольта-Винтерса или STL (Seasonal and Trend decomposition using Loess).
  3. Создадим модель ARIMA для прогнозирования продаж на следующий квартал, подобрав оптимальные параметры модели с помощью кросс-валидации или информационного критерия Акаике (AIC).
  4. Наконец, мы сравним прогнозы с реальными данными и оценим точность модели.

В заключение, временной анализ данных представляет собой мощный инструмент для исследования и прогнозирования временных рядов. Он может быть использован в различных сферах, таких как финансы, маркетинг, наука и техника.

Не забудьте практиковаться и применять полученные знания на реальных данных! Если хотите углубить свои знания в области аналитики данных, рекомендуем посетить [онлайн-школу] (ссылка на школу). Удачи вам в изучении этой увлекательной сферы! 😉

Бесплатные курсы по аналитике
Специалист с опытом работы до трех лет, зарабатывает около 140 000 ₽
Подробнее
Бесплатные курсы по аналитике

Добавить комментарий