समय श्रृंखला अपघटन अंतर्निहित पैटर्न और व्यवहार को समझने के लिए समय श्रृंखला डेटा सेट को घटक भागों में तोड़ने की प्रक्रिया को संदर्भित करता है। इन घटकों में आम तौर पर प्रवृत्ति, मौसमी, चक्रीय और अनियमित या यादृच्छिक घटक शामिल होते हैं। इन घटकों का अलग-अलग विश्लेषण करने से डेटा की अंतर्निहित संरचना में अंतर्दृष्टि मिल सकती है और बेहतर पूर्वानुमान और विश्लेषण की सुविधा मिल सकती है।
समय श्रृंखला अपघटन की उत्पत्ति का इतिहास और इसका पहला उल्लेख
समय श्रृंखला अपघटन की जड़ें 20वीं सदी की शुरुआत में हैं, खास तौर पर डब्ल्यूएस जेवन्स और साइमन कुज़नेट्स जैसे अर्थशास्त्रियों के काम से। इस विचार को 1920 और 1930 के दशक में वेस्ले सी. मिशेल जैसे अर्थशास्त्रियों ने और विकसित किया। इसका उद्देश्य आर्थिक आंकड़ों में चक्रीय आंदोलनों को रुझानों और अन्य उतार-चढ़ावों से अलग करना था।
समय श्रृंखला अपघटन के बारे में विस्तृत जानकारी। विषय का विस्तार समय श्रृंखला अपघटन
समय श्रृंखला अपघटन में समय श्रृंखला डेटा को कई अंतर्निहित घटकों में विभाजित करना शामिल है, जिनका अलग-अलग विश्लेषण किया जा सकता है। ये आम तौर पर हैं:
- रुझानडेटा में दीर्घकालिक हलचल.
- मौसमीपैटर्न जो एक निश्चित अवधि, जैसे एक वर्ष या एक सप्ताह, के भीतर दोहराए जाते हैं।
- चक्रीयअनियमित अंतराल पर होने वाले उतार-चढ़ाव, जो प्रायः आर्थिक चक्रों से संबंधित होते हैं।
- अनियमितडेटा में यादृच्छिक या अप्रत्याशित हलचलें।
अपघटन को विभिन्न तरीकों जैसे कि मूविंग एवरेज, एक्सपोनेंशियल स्मूथिंग, तथा ARIMA जैसे सांख्यिकीय मॉडलिंग के माध्यम से प्राप्त किया जा सकता है।
समय श्रृंखला अपघटन की आंतरिक संरचना। समय श्रृंखला अपघटन कैसे काम करता है
समय श्रृंखला अपघटन श्रृंखला के विभिन्न घटकों को अलग करके काम करता है:
- रुझान घटक: अक्सर चल औसत या घातीय समतलीकरण का उपयोग करके निकाला जाता है।
- मौसमी घटकनिश्चित अवधि के भीतर दोहराए जाने वाले पैटर्न की पहचान करके पता लगाया जाता है।
- चक्रीय घटकअनियमित अंतराल पर होने वाले उतार-चढ़ाव का विश्लेषण करके इसकी पहचान की जाती है।
- अनियमित घटकअन्य घटकों के निष्कर्षण के बाद जो बचता है, उसे अक्सर शोर या त्रुटि के रूप में माना जाता है।
समय श्रृंखला अपघटन की प्रमुख विशेषताओं का विश्लेषण
- शुद्धता: अधिक सटीक पूर्वानुमान और समझ की अनुमति देता है।
- बहुमुखी प्रतिभाअर्थशास्त्र, वित्त, पर्यावरण विज्ञान जैसे विभिन्न क्षेत्रों में लागू किया जा सकता है।
- जटिलता: परिष्कृत सांख्यिकीय विधियों और विशेषज्ञता की आवश्यकता हो सकती है।
समय श्रृंखला अपघटन के प्रकार
मुख्यतः दो प्रकार हैं:
- योगात्मक मॉडल
- प्रवृत्ति + मौसमी + चक्रीय + अनियमित
- गुणनात्मक मॉडल
- प्रवृत्ति × मौसमी × चक्रीय × अनियमित
| प्रकार | के लिए उपयुक्त |
|---|---|
| additive | रेखीय रुझान और मौसमी विविधताएँ |
| गुणक | घातीय रुझान और प्रतिशत परिवर्तन |
समय श्रृंखला अपघटन का उपयोग करने के तरीके, उपयोग से संबंधित समस्याएं और उनके समाधान
उपयोग
- भावी प्रवृत्तियों का पूर्वानुमान।
- अंतर्निहित पैटर्न की पहचान करना।
- विसंगतियों का पता लगाना.
समस्याएँ और समाधान
- ओवरफिटिंगअत्यधिक जटिल मॉडलों का उपयोग करने से बचें।
- डेटा गुणवत्ता के मुद्देयह सुनिश्चित करना कि डेटा साफ़ और अच्छी तरह से तैयार हो।
मुख्य विशेषताएँ और समान शब्दों के साथ अन्य तुलनाएँ
| विशेषता | समय श्रृंखला अपघटन | फ़ूरियर विश्लेषण | वेवलेट विश्लेषण |
|---|---|---|---|
| केंद्र | रुझान, मौसमी | आवृत्ति | समय और आवृत्ति |
| जटिलता | मध्यम | जटिल | अत्यधिक जटिल |
| अनुप्रयोग | अर्थशास्त्र, व्यापार | संकेत आगे बढ़ाना | छवि विश्लेषण |
समय श्रृंखला अपघटन से संबंधित भविष्य के परिप्रेक्ष्य और प्रौद्योगिकियां
भविष्य के परिप्रेक्ष्य में मशीन लर्निंग तकनीक, वास्तविक समय विश्लेषण और समय श्रृंखला अपघटन में स्वचालन का एकीकरण शामिल है।
प्रॉक्सी सर्वर का उपयोग कैसे किया जा सकता है या समय श्रृंखला विघटन के साथ कैसे संबद्ध किया जा सकता है
OneProxy जैसे प्रॉक्सी सर्वर समय श्रृंखला विश्लेषण के लिए वास्तविक समय डेटा के संग्रह की सुविधा प्रदान कर सकते हैं। वे विभिन्न ऑनलाइन स्रोतों से डेटा की सुरक्षित और अनाम स्क्रैपिंग को सक्षम करते हैं, जिससे विश्लेषण के लिए एक समृद्ध और विविध डेटा सेट सुनिश्चित होता है।
सम्बंधित लिंक्स
- OneProxy वेबसाइट
- समय श्रृंखला विश्लेषण – विकिपीडिया
- समय श्रृंखला पूर्वानुमान का परिचय – डेटा विज्ञान की ओर
ये लिंक समय श्रृंखला अपघटन और संबंधित प्रौद्योगिकियों के बारे में अधिक विस्तृत जानकारी प्रदान करते हैं।
