يشير تحليل السلاسل الزمنية إلى عملية تقسيم مجموعة بيانات السلاسل الزمنية إلى أجزاء مكونة لفهم الأنماط والسلوكيات الأساسية. تتضمن هذه المكونات عادةً مكونات الاتجاه والموسمية والدورية وغير المنتظمة أو العشوائية. يمكن أن يؤدي تحليل هذه المكونات بشكل منفصل إلى توفير رؤى حول البنية الأساسية للبيانات وتسهيل التنبؤ والتحليل بشكل أفضل.
تاريخ أصل تحلل السلاسل الزمنية وأول ذكر له
تعود جذور تحليل السلاسل الزمنية إلى أوائل القرن العشرين، خاصة مع أعمال الاقتصاديين مثل دبليو إس جيفونز وسيمون كوزنتس. وقد تم تطوير الفكرة بشكل أكبر في عشرينيات وثلاثينيات القرن العشرين على يد اقتصاديين مثل ويسلي سي ميتشل. وكان الهدف هو عزل الحركات الدورية في البيانات الاقتصادية عن الاتجاهات والتقلبات الأخرى.
معلومات تفصيلية حول تحليل السلاسل الزمنية. توسيع تحليل السلاسل الزمنية للموضوع
يتضمن تحليل السلاسل الزمنية تقسيم بيانات السلاسل الزمنية إلى مكونات أساسية متعددة، والتي يمكن تحليلها بشكل منفصل. هذه هي عادة:
- اتجاه: الحركة طويلة المدى في البيانات.
- موسمي: الأنماط التي تتكرر خلال فترة محددة مثل سنة أو أسبوع.
- دوري: تقلبات تحدث على فترات غير منتظمة، وغالباً ما ترتبط بالدورات الاقتصادية.
- غير عادي: الحركات العشوائية أو غير المتوقعة في البيانات.
يمكن تحقيق التحليل من خلال طرق مختلفة مثل المتوسطات المتحركة، والتجانس الأسي، والنمذجة الإحصائية مثل ARIMA.
الهيكل الداخلي لتحليل السلاسل الزمنية. كيف يعمل تحليل السلاسل الزمنية
يعمل تحليل السلاسل الزمنية عن طريق عزل المكونات المختلفة للسلسلة:
- مكون الاتجاه: غالبا ما يتم استخراجها باستخدام المتوسط المتحرك أو التجانس الأسي.
- المكون الموسمي: يتم اكتشافه عن طريق تحديد الأنماط المتكررة خلال فترات محددة.
- مكون دوري: يتم تحديدها من خلال تحليل التقلبات التي تحدث على فترات غير منتظمة.
- مكون غير منتظم: ما يتبقى بعد استخراج المكونات الأخرى، غالبا ما يتم التعامل معه على أنه ضجيج أو خطأ.
تحليل السمات الرئيسية لتحليل السلاسل الزمنية
- دقة: يسمح بالتنبؤ والفهم بشكل أكثر دقة.
- براعه: يمكن تطبيقها في مجالات مختلفة مثل الاقتصاد والمالية والعلوم البيئية.
- تعقيد: قد يتطلب أساليب وخبرات إحصائية متطورة.
أنواع تحليل السلاسل الزمنية
هناك في المقام الأول نوعان:
- نموذج المضافة
- الاتجاه + الموسمية + الدورية + غير النظامية
- النموذج المضاعف
- الاتجاه × الموسمي × الدوري × غير المنتظم
| يكتب | مناسب ل |
|---|---|
| المضافة | الاتجاهات الخطية والتغيرات الموسمية |
| مضاعف | الاتجاهات الأسية والتغيرات المئوية |
طرق استخدام تحليل السلاسل الزمنية والمشكلات وحلولها المتعلقة بالاستخدام
الاستخدامات
- التنبؤ بالاتجاهات المستقبلية.
- تحديد الأنماط الأساسية.
- الكشف عن الحالات الشاذة.
المشاكل والحلول
- التجهيز الزائد: تجنب استخدام النماذج المعقدة للغاية.
- قضايا جودة البيانات: التأكد من أن البيانات نظيفة ومعدة بشكل جيد.
الخصائص الرئيسية ومقارنات أخرى مع مصطلحات مماثلة
| صفة مميزة | تحليل السلاسل الزمنية | تحليل فورييه | تحليل المويجات |
|---|---|---|---|
| ركز | الاتجاه، الموسمية | تكرار | الوقت والتردد |
| تعقيد | معتدل | معقد | معقدة للغاية |
| التطبيقات | الاقتصاد والأعمال | معالجة الإشارات | تحليل الصور |
وجهات نظر وتقنيات المستقبل المتعلقة بتحليل السلاسل الزمنية
تتضمن وجهات النظر المستقبلية دمج تقنيات التعلم الآلي والتحليل في الوقت الفعلي والأتمتة في تحليل السلاسل الزمنية.
كيف يمكن استخدام الخوادم الوكيلة أو ربطها بتحليل السلاسل الزمنية
يمكن للخوادم الوكيلة مثل OneProxy تسهيل جمع البيانات في الوقت الفعلي لتحليل السلاسل الزمنية. إنها تتيح استخراج البيانات بشكل آمن ومجهول من مصادر مختلفة عبر الإنترنت، مما يضمن مجموعة بيانات غنية ومتنوعة للتحليل.
روابط ذات علاقة
توفر هذه الروابط رؤى أكثر تفصيلاً حول تحليل السلاسل الزمنية والتقنيات المرتبطة بها.
