不论数据科学家或非数据科学家,你都可能在生命的某个点与时间序列数据交互作用直白语言时间序列数据简单化数据集跟踪单点数据随时间推移从天气记录到股价都算得上时间序列数据工作数据科学 关键是学习数据序列 跨行业和日常生活无所不在
文章中,我们将引导你体验时间序列数据基础,分析方式, 和各种现实实例下面是我们将覆盖
时间序列数据和时间序列分析是什么查查
开工时间序列数据是什么
时间序列存在于我们周围-数据科学中和日常世界中时间序列数据本质上指定期或时段记录的数据取决于时间的非静止值可以是时间序列的一部分
数据分析师可以使用时间序列数据发现某些模式的底层趋势或成因随时间推移
如果概念听上去熟悉,那是因为你可能在日常生活中指时间序列数据而不知道它或每月每日写费用 成功记录时间序列数据
二叉时间序列数据分量
时序数据集可包含下列四大构件中的一个或多个
- 趋势 :趋势指数列中长期并持续向上或向下移动与季节变异不同,趋势出乎意料,无法立即识别趋势中我们可以发现原因被称为确定性,而趋势不可解析则称随机性举例说,如果新写作者发布书籍和书籍飞速销售,这一趋势将具有确定性。
- 循环 :循环向上向下运动与季节性变异不同,周期间没有精确和均衡时间,因此无法预测。
- 季节性 :与趋势不同,季节性指可预测固定频率变化冰淇淋销售在夏季上升,因为天气变暖,更多人渴望酷甜
- 异常性:还被称为噪声,异常性是指从数据集取时所遗留的或趋势异常性随机和不可预测性异常变化的优实例是股价变化
通过识别数据集中的这些组件,你可实现性能变换并调整-其中最常见的是季节性调整-导致更精确预测(我们将在本条中稍后探讨)。
3级异常时间序列是什么
值平均并一致时间间隔收集时,时间序列指定序
时间序列被称为非例数举例说,手机记录传感器信息只有在设备取出时或aTM日志提取时发生以上都是异常时间序列数据实例挑战性数据使用各种方法建模异常时间序列数据仍有可能神经普通微分方程模型或插值网络.
4级时间序列数据实例是什么
个人和工作生活充斥时间序列数据实例
创业者追踪一年利润、回报或销售的变化工作投放时, 记录国产值、收入或股价
最常用时序例子中或许有:每日股价、每日温度、定时接种人数或定月失业者百分比
5级时间序列数据与跨段数据有什么差别
很容易识别时间序列,因为它由两个元素组成:一个等值和清晰定义的时段, 和在每个时段尾跟踪的单值
分层数据由单定时跟踪数变量组成-例如单年多城市平均收入或人口调查剖面数据的重点更多地是比较各种实体,较少分析数据以便预测
当然,时间序列数据与跨段数据并发也是可能的此类新数据集被称为面板数据使用面板数据,例如,跟踪社会福利对一段时间内失业的影响
6级时间序列分析使用什么
时间序列分析通常包括观察数据点及其跨段所有变异(或构件)。
通过观察过去数据,分析师可以对跨行业行为作出智能结论,包括商业、金融、房地产和零售业,然后用这些信息做未来决策(也称时序预测)。
时间序列分析可用于:
- 决策未来值 基于过去值举例说,你可依据时间序列数据季节性变异确定游泳服零售价
- 预测未来值,基于过去值举例说,你可以预测基于数十年天气记录的一般温度
- 点点异常或时序噪声举例说,你可检测基于历史金融活动的欺诈金融活动
时间序列分析可特别有利于任何人在需要决策规划政策的角色中工作
7时间序列预测是什么
时间序列预测是一种时间序列分析类型,它研究历史数据选择模型预测未来数据越综合数据预测越准确
举例说,过去50年所购汽车时间序列比过去两年所购汽车时间序列产生更精确预测时间序列预测集中使用时间序列数据,往往是初级数据
预测内可选择分析单变量预测未来值单数时序预测或多变量预测多变时间序列预测)
八点八分密钥外送
并解释时间序列分析使用方式摘取密钥
- 时间序列数据数据记录周期或时段
- 一个或多个四大组件组成时间序列数据:趋势、循环、季节性及异常
- 时间序列分析可用以确定异常点,理解过去结果,决策未来值或预测值
- 时间序列数据的主要函数是预测未来值,也称未来值时序预测
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