समय श्रृंखला विश्लेषण के बारे में संक्षिप्त जानकारी
समय श्रृंखला विश्लेषण क्रमबद्ध, अक्सर अस्थायी डेटा का अध्ययन है। इसमें डेटा के सार्थक आँकड़े और अन्य विशेषताओं को निकालने की तकनीकें शामिल हैं। समय श्रृंखला का उपयोग अर्थशास्त्र, वित्त, चिकित्सा और इंजीनियरिंग जैसे विभिन्न क्षेत्रों में अंतर्निहित पैटर्न को समझने और भविष्य के रुझानों की भविष्यवाणी करने के लिए किया जाता है।
समय श्रृंखला विश्लेषण का इतिहास और इसका पहला उल्लेख
समय श्रृंखला विश्लेषण की उत्पत्ति का इतिहास 1920 के दशक की शुरुआत से शुरू होता है। सर फ्रांसिस गैल्टन और गणितज्ञ उडनी यूल ने समय श्रृंखला विश्लेषण के विकास में महत्वपूर्ण भूमिका निभाई। इस अवधारणा ने प्रतिगमन विश्लेषण और ऑटोरिग्रैसिव मॉडल सहित सांख्यिकीय विधियों में प्रगति के साथ गति प्राप्त की।
समय श्रृंखला विश्लेषण के बारे में विस्तृत जानकारी। विषय का विस्तार समय श्रृंखला विश्लेषण
समय श्रृंखला विश्लेषण क्रमिक समय अंतराल पर अनुक्रमित या सूचीबद्ध डेटा बिंदुओं का व्यवस्थित अध्ययन है। इसमें ऐतिहासिक डेटा के आधार पर भविष्य के मूल्यों की व्याख्या और भविष्यवाणी करने के लिए विभिन्न तरीकों को शामिल किया जाता है।
समय श्रृंखला के प्रमुख घटक
- रुझान: श्रृंखला में अंतर्निहित दीर्घकालिक गतिविधि।
- मौसमी: मानक अवधि में दोहराए जाने वाले उतार-चढ़ाव का नियमित पैटर्न।
- चक्रीय पैटर्न: ऐसे उतार-चढ़ाव जो निश्चित अवधि के नहीं होते।
- शोर: श्रृंखला में यादृच्छिक विविधताएँ.
समय श्रृंखला विश्लेषण की आंतरिक संरचना। समय श्रृंखला विश्लेषण कैसे काम करता है
समय श्रृंखला विश्लेषण में सांख्यिकीय मॉडल, एल्गोरिदम और आंतरिक संरचना को समझने के तरीके जैसे विभिन्न घटक शामिल होते हैं। यह इस प्रकार काम करता है:
- डेटा संग्रहण: समय के साथ अनुक्रमिक डेटा एकत्र करना।
- डेटा सफ़ाई: शोर को हटाना और लुप्त मानों को संभालना।
- मॉडल चयन: सर्वोत्तम सांख्यिकीय या मशीन लर्निंग मॉडल का चयन करना।
- मॉडल फिटिंग: मापदंडों का अनुमान लगाना.
- पूर्वानुमान: भविष्य की घटनाओं के बारे में पूर्वानुमान या अनुमान लगाना।
समय श्रृंखला विश्लेषण की प्रमुख विशेषताओं का विश्लेषण
समय श्रृंखला विश्लेषण की आवश्यक विशेषताओं में शामिल हैं:
- अंतर्निहित पैटर्न का पता लगाना
- भविष्य के रुझानों का पूर्वानुमान
- मौसमी और चक्रीय व्यवहार को समझना
- विसंगतियों की पहचान
- समय-निर्भर संरचनाओं का दृश्यांकन
समय श्रृंखला विश्लेषण के प्रकार। लिखने के लिए तालिकाओं और सूचियों का उपयोग करें
वस्तु के एक प्रकार विश्लेषण
- एकल समय-निर्भर चर का विश्लेषण करता है
- उदाहरणों में स्टॉक की कीमतें, तापमान रिकॉर्ड आदि शामिल हैं।
बहुभिन्नरूपी विश्लेषण
- एक साथ कई समय-निर्भर चर का विश्लेषण करता है
- जटिल प्रणालियों को समझने में उपयोगी
सामान्य मॉडलों की तालिकाएँ
| मॉडल प्रकार | विवरण |
|---|---|
| अरिमा | ऑटोरिग्रैसिव इंटीग्रेटेड मूविंग एवरेज मॉडल |
| घातांक सुगम करना | परिष्कृत भारित औसत मॉडल |
| एलएसटीएम | अनुक्रम भविष्यवाणी के लिए दीर्घ-अल्पकालिक स्मृति तंत्रिका नेटवर्क |
समय श्रृंखला विश्लेषण का उपयोग करने के तरीके, समस्याएँ और उपयोग से संबंधित उनके समाधान
समय श्रृंखला विश्लेषण के विभिन्न अनुप्रयोग हैं जैसे:
- आर्थिक पूर्वानुमान
- बिक्री पूर्वानुमान
- मौसम की भविष्यवाणी
- ऊर्जा खपत अनुमान
समस्या:
- लापता आँकड़े
- शोर
- गैर stationarity
समाधान:
- गुम डेटा के लिए आरोपण विधियाँ
- शोर कम करने के लिए स्मूथिंग तकनीक
- स्थिरता के लिए विभेदन या रूपांतरण
तालिकाओं और सूचियों के रूप में समान शब्दों के साथ मुख्य विशेषताएं और अन्य तुलनाएँ
| विशेषताएँ | समय श्रृंखला विश्लेषण | क्रॉस-सेक्शनल विश्लेषण |
|---|---|---|
| डेटा व्यवस्था | आदेश दिया | अक्रमित |
| समय पर निर्भरता | उच्च | कम |
| सांख्यिकीय पद्धतियां | विशेष | सामान्य |
समय श्रृंखला विश्लेषण से संबंधित भविष्य के परिप्रेक्ष्य और प्रौद्योगिकियां
समय श्रृंखला विश्लेषण में भविष्य की प्रगति में शामिल हैं:
- एआई और मशीन लर्निंग मॉडल का एकीकरण
- वास्तविक समय विश्लेषण
- उन्नत विज़ुअलाइज़ेशन उपकरण
- IoT-संचालित समय श्रृंखला डेटा संग्रह
प्रॉक्सी सर्वर का उपयोग कैसे किया जा सकता है या समय श्रृंखला विश्लेषण के साथ कैसे संबद्ध किया जा सकता है
प्रॉक्सी सर्वर, जैसे कि वनप्रॉक्सी द्वारा प्रदान किए गए, समय श्रृंखला विश्लेषण में महत्वपूर्ण भूमिका निभा सकते हैं:
- सुरक्षित डेटा संग्रहण को सुविधाजनक बनाना
- समय-संवेदनशील जानकारी की गुमनाम स्क्रैपिंग को सक्षम करना
- वास्तविक समय विश्लेषण के लिए विश्वसनीय कनेक्टिविटी सुनिश्चित करना
सम्बंधित लिंक्स
ये संसाधन समय श्रृंखला विश्लेषण पर आगे की अंतर्दृष्टि और विवरण प्रदान करते हैं, तथा विभिन्न स्तरों की विशेषज्ञता और अनुप्रयोग डोमेन की आवश्यकताओं को पूरा करते हैं।
