Машинное обучение
Путешествие во времени: раскрытие возможностей анализа временных рядов, прогнозирования и приложений
В мире анализа данных данные временных рядов занимают особое место. Данные временных рядов, от тенденций на фондовом рынке до погодных условий, позволяют понять, как переменные меняются с течением времени. В этой статье мы рассмотрим концепцию временных рядов, углубимся в мир анализа временных рядов, выделим его разнообразные приложения и коснемся некоторых новых тенденций в этой области.
Что такое временной ряд?
Временной ряд — это последовательность точек данных, измеренных через последовательные интервалы времени. Каждая точка данных связана с определенной отметкой времени, формируя хронологический порядок наблюдений. Данные временных рядов могут собираться с регулярными интервалами, например ежедневно, ежечасно или ежемесячно, или с нерегулярными интервалами, в зависимости от характера наблюдаемого явления. Эта структура данных фиксирует временное измерение переменной, что делает ее бесценной для понимания тенденций, закономерностей и поведения, которые развиваются с течением времени.
Данные временных рядов могут поступать из различных источников и полей, в том числе:
- Экономика и финансы: цены на акции, обменные курсы, уровень инфляции и экономические показатели.
- Метеорология: измерения температуры, влажности, осадков и атмосферного давления.
- Здравоохранение: показатели жизнедеятельности пациентов, распространенность заболеваний и результаты медицинских анализов с течением времени.
- Бизнес: данные о продажах, трафике веб-сайта и взаимодействии с клиентами.
- Инжиниринг: показания датчиков, производительность оборудования и записи о техническом обслуживании.
- Общественные науки: данные о населении, уровне преступности и взаимодействии с социальными сетями.
Временные ряды можно разделить на две отдельные категории, такие как:
- Одномерный временной ряд: только одна переменная меняется во времени.
- Многомерные временные ряды. Несколько переменных изменяются во времени.
Что такое анализ временных рядов?
Анализ временных рядов — это статистический и математический метод, используемый для изучения и анализа данных, собранных за последовательность временных интервалов. Во временном ряду каждая точка данных связана с отметкой времени, и данные упорядочиваются на основе этих отметок времени. Анализ временных рядов включает в себя изучение шаблонов, тенденций и характеристик данных для извлечения ценной информации и прогнозирования будущих значений.
Анализ временных рядов — это процесс извлечения значимой информации из данных временных рядов. Применяя различные статистические, математические методы и методы машинного обучения, аналитики могут обнаруживать скрытые закономерности, делать прогнозы и выявлять аномалии. Вот некоторые ключевые компоненты и методы анализа временных рядов:
- Описательная статистика и визуализация. Описательная статистика, такая как расчет средних значений, медиан и стандартных отклонений, обеспечивает базовое понимание основных тенденций и вариаций в данных. Инструменты визуализации, такие как линейные диаграммы и точечные диаграммы, помогают визуализировать тенденции и аномалии, облегчая выявление закономерностей.
- Выявление тренда и сезонности.Одной из основных целей анализа временных рядов является выявление трендов и сезонности в данных. Тенденции указывают на долгосрочное направление изменения переменной, а сезонность подчеркивает повторяющиеся закономерности, возникающие через определенные промежутки времени, часто под влиянием внешних факторов, таких как времена года или праздники.
- Прогнозирование и прогнозирование. Прогностическая сила данных временных рядов заключается в их способности предсказывать будущие значения на основе исторических закономерностей. Для точного прогнозирования используются такие методы, как скользящие средние значения, экспоненциальное сглаживание и расширенные модели, такие как нейронные сети ARIMA и LSTM (долговременная кратковременная память).
- Обнаружение аномалий:mОбнаружение аномалий или выбросов необходимо в различных областях. Анализ временных рядов помогает определить точки данных, которые значительно отклоняются от ожидаемых шаблонов, указывая на потенциальные проблемы или возможности.
- Причинно-следственный анализ. Анализ причинно-следственных связей между различными переменными во временном ряду может выявить, как изменения одной переменной влияют на другую. Это крайне важно для принятия обоснованных решений и понимания сложных систем.
Применения анализа временных рядов
Универсальность анализа временных рядов выходит за рамки отраслей, предоставляя ценную информацию в разных областях. Вот некоторые известные приложения:
- Финансы и экономика. Данные временных рядов играют ключевую роль на финансовых рынках. Цены на акции, обменные курсы, процентные ставки и экономические показатели анализируются для прогнозирования движений рынка, обоснования инвестиционных решений и понимания экономических тенденций.
- Исследования погоды и климата. Метеорологические данные, такие как температура, осадки и атмосферное давление, имеют решающее значение для прогнозирования погоды и изучения климата. Анализ временных рядов помогает прогнозировать погодные условия, понимать изменение климата и готовиться к стихийным бедствиям.
- Здравоохранение и эпидемиология. Жизненно важные показатели пациентов, распространенность заболеваний и медицинские данные, собранные в течение долгого времени, помогают в принятии решений в области здравоохранения. Анализ временных рядов используется для прогнозирования вспышек заболеваний, отслеживания состояния пациентов и оптимизации лечения.
- Бизнес и маркетинг. Данные о продажах, трафике веб-сайта и взаимодействии с клиентами анализируются для улучшения бизнес-стратегий. Анализ временных рядов помогает компаниям понять поведение клиентов, оптимизировать управление запасами и планировать маркетинговые кампании.
- Промышленность и инженерия. Показания датчиков, производительность оборудования и записи о техническом обслуживании жизненно важны для промышленности. Анализ временных рядов помогает прогнозировать отказы оборудования, оптимизировать производственные процессы и обеспечивать эффективность работы.
Что такое прогнозирование временных рядов?
Прогнозирование временных рядов — это статистический метод, используемый для прогнозирования будущих значений на основе шаблонов исторических данных. Он включает в себя анализ последовательности точек данных, собранных через определенные промежутки времени, и использование этого анализа для обоснованных прогнозов будущих точек данных. Прогнозирование временных рядов широко используется в различных областях для прогнозирования тенденций, планирования ресурсов и информирования при принятии решений.
- Скользящие средние:
- Простая скользящая средняя (SMA): вычисляет среднее значение определенного количества последних точек данных. Он сглаживает колебания и выделяет тренды.
- Взвешенное скользящее среднее (WMA): аналогично SMA, но присваивает разные веса разным точкам данных, чтобы придать большее значение недавним наблюдениям.
2. ARIMA (авторегрессивная интегрированная скользящая средняя):
- Широко используемый статистический метод, сочетающий компоненты авторегрессии (AR) и скользящего среднего (MA) для моделирования сложных моделей временных рядов. Он эффективен для стационарных и нестационарных данных.
3. Наивное прогнозирование:
- Это включает в себя предположение, что будущие значения будут такими же, как самые последние наблюдаемые значения. Это простой базовый метод, который может быть эффективен для стабильных данных без тренда.
4. VAR (векторная авторегрессия):
- Используется для одновременного прогнозирования нескольких связанных переменных временных рядов. Он учитывает взаимодействия и зависимости между переменными.
5. Экспоненциальное сглаживание:
- Одинарное (простое) экспоненциальное сглаживание: присваивает различные веса прошлым наблюдениям, уделяя больше внимания недавним данным. Он подходит для данных без тренда или сезонности.
- Двойное экспоненциальное сглаживание (метод Холта): расширяет однократное экспоненциальное сглаживание для учета тенденций в данных.
- Тройное экспоненциальное сглаживание (метод Холта-Уинтерса): учитывает сезонность наряду с трендом, что подходит для данных как с трендами, так и с сезонностью.
Применения прогнозирования временных рядов
Прогнозирование временных рядов имеет широкий спектр применений в различных областях благодаря своей способности прогнозировать будущие тенденции и результаты на основе моделей исторических данных. Вот некоторые распространенные приложения:
- Финансовое прогнозирование:
- Прогнозирование цен на акции, обменных курсов валют и рыночных индексов для помощи в принятии инвестиционных решений.
- Прогнозирование процентных ставок, темпов инфляции и экономических показателей для обоснования денежно-кредитной политики и финансового планирования.
2. Прогнозирование спроса:
- Прогнозирование будущего спроса на продукты и услуги для оптимизации управления запасами и операций цепочки поставок.
- Прогнозирование поведения потребителей для руководства маркетинговыми стратегиями, запуском новых продуктов и ценообразованием.
3. Энергетика и коммунальные услуги:
- Прогнозирование моделей энергопотребления и спроса для оптимизации производства, распределения и ценообразования энергии.
- Прогнозирование нагрузки на электроэнергию для предотвращения перегрузок сети и эффективного управления энергоресурсами.
4. Здравоохранение:
- Прогнозирование госпитализации пациентов, вспышек заболеваний и результатов лечения пациентов для оптимизации распределения ресурсов и планирования здравоохранения.
- Прогнозирование времени ожидания пациентов и занятости коек для эффективного управления больничными операциями.
Библиотеки Python для прогнозирования временных рядов
- Prophet: приложение Prophet, разработанное Facebook, специально предназначено для легкого прогнозирования данных временных рядов. Он обрабатывает различные компоненты, такие как тенденции, сезонность и праздники.
- Sktime: это библиотека машинного обучения временных рядов, которая предоставляет унифицированный интерфейс для различных методов анализа временных рядов и моделей прогнозирования.
- tsfresh: используется для извлечения признаков из данных временных рядов, что может быть полезно для подготовки данных для моделей прогнозирования.
- NeuralProphet: это простая в освоении структура для интерпретируемого прогнозирования временных рядов. NeuralProphet построен на PyTorch и сочетает в себе нейронные сети и традиционные алгоритмы временных рядов, вдохновленные Facebook Prophet и AR-Net.
Ссылка:
[1] https://www.infoworld.com/article/3622688/getting-started-with-time-series-analysis.html
