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Analisi delle serie temporali: tecnica per l’ispezione di diversi set di dati

Analisi delle serie temporali: una tecnica utile per l’ispezione di diversi set di dati
Nel mondo moderno di oggi, il campo della scienza dei dati e dell’apprendimento automatico ha registrato grandi progressi. L’analisi delle serie temporali è un meccanismo ampiamente utilizzato nella scienza dei dati per analizzare i dati e ricavare intuizioni significative.

È considerato un insieme di punti dati derivati ​​in base a una particolare sequenza temporale. Il tempo è generalmente ripartito equamente in modo che i dati ottenuti possano essere analizzati con facilità. Viene generalmente ottenuto settimanalmente, mensilmente o annualmente in base al tipo e alla struttura dei dati.

L’analisi delle serie temporali è un metodo per ispezionare e studiare i dati delle serie temporali. Dopo aver studiato il set di dati, i professionisti della scienza dei dati possono trarne conclusioni significative, che li aiuterebbero a risolvere problemi più grandi.

Importanza dell’analisi delle serie temporali:
Il tempo è un fattore che aiuta a differenziare i cambiamenti che si verificano nella natura di un particolare set di dati in punti diversi. Un set di dati di serie temporali è costituito da dati che dipendono completamente dal tempo osservato. Pertanto, questo può aiutare i data scientist a pianificare attività future. Questa pianificazione viene eseguita sulla base delle prestazioni di un particolare set di dati degli anni precedenti.

Per rendere possibile ciò, è importante raccogliere i dati in un formato di serie temporali. I dati vengono quindi analizzati e vengono formati vari modelli. Questi modelli vengono quindi utilizzati per prevedere i valori e derivare i risultati noti come previsione delle serie temporali. Sia l’analisi delle serie temporali che le previsioni sono i due obiettivi fondamentali di una serie temporale. Entrambe queste tecniche sono ugualmente importanti per aiutare a comprendere meglio le serie temporali.

Esempi classici di una serie storica:
Tutti i dati in una serie temporale dipendono completamente dal tempo. Alcuni set di dati hanno una connessione con il tempo ma non dipendono dallo stesso. Tali dati non possono essere presi come serie temporali. Pertanto, alcuni degli esempi classificati di dati di serie temporali perfette includono il traffico ricevuto su un sito Web, i prezzi delle azioni, le vendite generate, i prodotti richiesti, l’aumento e la diminuzione della temperatura, ecc.

Tutti i set di dati sopra menzionati vengono raccolti sulla base di varie sequenze temporali e vengono esaminati di conseguenza per trarne conclusioni. Poiché i dati sono i dominatori dei tempi moderni, molti di questi dati di serie temporali continuano a evolversi regolarmente per l’analisi.

Modelli di analisi delle serie storiche:
Quando si utilizza l’analisi delle serie temporali vengono implementati due modelli famosi:

Medie mobili : secondo questo modello, un particolare punto dati nei dati delle serie temporali è considerato la media di tutti i punti dati precedentemente disponibili. Questo modello tende a ignorare la ripetizione dei punti dati.
Livellamento esponenziale : secondo questo modello, un punto dati in una serie temporale viene calcolato prendendo la media decrescente esponenziale di tutti i punti dati precedentemente disponibili.
Obiettivi dell’analisi delle serie temporali:
Durante l’esecuzione dell’analisi delle serie temporali, è importante raggiungere gli obiettivi principali di questa tecnica:

Autocorrelazione o stagionalità : ci sono momenti in cui i modelli e gli approfondimenti dei dati delle serie temporali hanno varie ripetizioni. È importante identificare queste ripetizioni e analizzare la frequenza con cui si verificano. Se ci sono ripetizioni a intervalli regolari, questa condizione è nota come stagionalità.
Stazionario : questo termine è correlato alla media e alla varianza dei dati. Se il set di dati ha una piccola quantità di media e varianza, è considerato stazionario. Lo stazionario alto o basso viene calcolato anche in base alla stagionalità dei dati delle serie temporali.

Vantaggi dell’analisi delle serie temporali:
L’analisi delle serie temporali è una tecnica utile che aiuta a filtrare i dati. Questa tecnica aiuta a rimuovere tutti i dati rumorosi e garantisce che l’intero set di dati sia autentico e autentico. Questo, a sua volta, aiuterebbe a prevedere i risultati esatti senza alcuna confusione.
Utilizzando questa tecnica, i professionisti possono approfondire ed esaminare i dati. Questo li aiuta anche a ricavare il vero significato dei dati e i vari risultati possibili.
Dopo l’analisi, il passaggio successivo è la previsione. Se i dati vengono analizzati correttamente, aiuta a prevederli molto meglio. Come accennato, la previsione è la tecnica per derivare vari modelli e conclusioni dai dati forniti.
L’analisi delle serie temporali è una tecnica complessivamente vantaggiosa per analizzare il comportamento di un set di dati. È importante scegliere il modello giusto per l’implementazione per trarre le migliori conclusioni e comprendere meglio i dati. Un modello adatto aiuta a ricavare informazioni significative eliminando i punti dati ripetitivi o non richiesti.

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