Что такое временные ряды?
Временной ряд — это последовательность значений, измеренных в разные моменты времени. Временные ряды встречаются повсюду — в экономике, финансах, климатологии, маркетинге, науке о материалах, медицине и многих других областях. Примеры временных рядов включают в себя стоимость акций, температуру, количество продаж и давление. Основной задачей анализа временных рядов является выявление закономерностей и трендов в этих данных.
Одна из особенностей временных рядов заключается в том, что они могут содержать различные источники изменчивости. Временные ряды могут быть подвержены трендам, сезонности, цикличности, шумам и аномалиям. Тренд — это долгосрочное изменение уровня ряда. Сезонность — это повторяющийся паттерн в данных в течение года или месяца. Цикличность — это повторяющийся паттерн, который не является связанным с календарными датами. Шум — это случайная изменчивость данных, которая не может быть объяснена никакими закономерностями. Аномалии — это резкие и неожиданные изменения в данных, которые не могут быть объяснены традиционными источниками изменчивости.
Исследование временных рядов может быть сложным, поскольку данные могут быть нестационарными, то есть их статистические свойства могут меняться во времени. Нестационарность может усложнять выявление закономерностей в данных и делать их прогнозирование более сложным. Поэтому перед анализом временных рядов важно выполнить процедуру стационарности, которая заключается в выявлении и устранении факторов, которые могут влиять на изменчивость данных.
Анализ и визуализация временных рядов
Анализ временных рядов включает в себя множество методов и техник, которые могут быть использованы для выявления закономерностей и трендов в данных. Одним из первых шагов анализа является визуализация временного ряда. Визуализация может помочь выявить тренды, сезонность и аномалии в данных.
Для визуализации временного ряда используются графические методы, такие как линейные диаграммы, гистограммы, ящики с усами и диаграммы рассеяния. Например, линейные диаграммы могут быть использованы для отображения изменения значений ряда во времени. Гистограммы и ящики с усами могут помочь выявить распределение данных и выбросы. Диаграммы рассеяния могут быть использованы для исследования связей между различными переменными во времени.
Одним из важных аспектов анализа временных рядов является выявление сезонности. Для этого могут быть использованы декомпозиционные методы, такие как аддитивная и мультипликативная декомпозиция. Аддитивная декомпозиция предполагает, что ряд может быть разложен на тренд, сезонность, цикличность и остаток. Мультипликативная декомпозиция предполагает, что ряд может быть разложен на произведение тренда, сезонности, цикличности и остатка. Декомпозиционные методы могут помочь выявить сезонные колебания и тренды в данных.
Для прогнозирования временных рядов могут быть использованы различные методы, такие как экспоненциальное сглаживание, модели ARIMA и модели машинного обучения, такие как нейронные сети и случайные леса. Выбор метода зависит от характера данных и целей анализа.