///Введение в анализ временных рядов

Введение в анализ временных рядов

Хотя для анализа данных используются все многочисленные передовые инструменты и методы, такие как наука о данных, бизнес-аналитика, НЛП, классическое и квантовое машинное обучение, глубокое обучение, внедрение искусственного интеллекта и IoT, один из методов, часто предпочитаемых для анализа финансовых данных. это статистический анализ временных рядов.

Оглавление

Введение в анализ временных рядов: методы и модели машинного обучения прогнозирования временных рядов

Хотя для анализа данных используются все многочисленные передовые инструменты и методы, такие как наука о данных, бизнес-аналитика, НЛП, классическое и квантовое машинное обучение, глубокое обучение, внедрение искусственного интеллекта и IoT, один из методов, часто предпочитаемых для анализа финансовых данных. это статистический анализ временных рядов.

 

 

Все мы, должно быть, слышали, что люди говорят, что цена на разные предметы со временем уменьшалась или увеличивалась, эти разные предметы могут быть чем угодно, например бензином, дизельным топливом, золотом, серебром, съедобными предметами и т. д.

 

 

Также процентная ставка колеблется в банках и различается по разным видам ссуд. Что это за данные, чем они полезны? Эти типы данных представляют собой данные временных рядов, которые проходят анализ для составления прогнозов. (Узнайте больше о финансовом анализе)

 

 

Из-за огромного разнообразия условий временные ряды, используемые как природой, так и людьми для общения, описания и визуализации данных. Кроме того, время – это физическая величина, а элементы, коэффициенты, параметры и характеристики данных временных рядов являются математическими величинами, поэтому временные ряды могут иметь интерпретацию в реальном времени или в реальном мире.

Введение в анализ временных рядов

В этом блоге мы собираемся изучить, что такое анализ временных рядов, его масштабы в будущем, как его можно использовать в нескольких повторениях финансовых данных и услуг, а также анализ временных рядов с использованием машинного обучения.

 

В широком смысле, он анализируется, чтобы сделать вывод о том, что происходило в прошлом с рядом точек данных, и попытаться предсказать, что произойдет в ближайшее время.

Теперь возникает вопрос: «Как люди узнают, что цена объекта увеличивается или уменьшается с течением времени », они делают это, сравнивая цену объекта за определенный период времени.

Упорядоченный набор наблюдений по периодам времени – это временной ряд. Проще говоря, последовательная организация данных в соответствии с их временем появления называется временными рядами.

time series analysis using graph and bars 540x272 - Введение в анализ временных рядов
Анализ временных рядов с помощью различных режимов визуализации данных

Время действует как ориентир по отношению ко всей процедуре. Можно заметить, что временные ряды всегда изображают отношения между двумя переменными, в которых одна – время, а другая – любая количественная переменная.

 

Необязательно, что есть приращение изменения переменной по времени в наблюдениях, это также показывает уменьшение в данных наблюдений с переменным временем. Например, температура определенной области в определенное время соответственно увеличивается или уменьшается.

Обзор статистического анализа временных рядов

Временной ряд содержит последовательные точки данных, сопоставленные с определенной последовательной продолжительностью времени, он включает в себя методы, которые пытаются предположить временной ряд с точки зрения понимания либо базовой концепции точек данных во временном ряду, либо предлагая или делая прогнозы.

 

Прогнозирование данных с использованием анализа временных рядов включает использование некоторой важной модели для прогнозирования будущих выводов на основе известных прошлых результатов. Пример ресторана, в котором прогнозируется количество клиентов, например, когда в ресторане появится больше клиентов в указанный промежуток времени, на основе предыдущего появления клиентов с течением времени.

 

Широко определенные модели временных рядов – это авторегрессия (AR), интегрированная (I), скользящая средняя (MA), а некоторые другие модели представляют собой комбинацию этих моделей, таких как авторегрессионная скользящая средняя (ARMA) и авторегрессионная интегрированная скользящая средняя (ARIMA). модели. Эти модели отражают измерения, близкие одновременно по времени, будут более релевантными по сравнению с измерениями, удаленными друг от друга.

Внедрение анализа временных рядов в машинное обучение

Хорошо известен тот факт, что машинное обучение – это мощный метод воображения, обработки речи и естественного языка для огромного доступного набора расширенных данных, с другой стороны, задачи, основанные на временных рядах, обычно не имеют интерпретируемых наборов данных, даже если данные собраны из различных источников, поэтому демонстрируют существенные различия с точки зрения функций, свойств, атрибутов, временных масштабов и размерности.

 

Для анализа временных рядов требуются такие алгоритмы сортировки, которые могут позволить ему изучать зависящие от времени закономерности в множестве моделей, отличных от изображений и речи. Различные инструменты машинного обучения, такие как классификация, кластеризация, прогнозирование и обнаружение аномалий, зависят от реальных бизнес-приложений.

 

Среди различных определенных приложений, обсуждаемых здесь прогнозирование временных рядов, это важная область машинного обучения, поскольку существует множество проблем, связанных с временными компонентами для прогнозирования. Существует множество моделей и методов, используемых в качестве подходов к прогнозированию временных рядов, давайте разберемся с ними более четко;

Какие методы машинного обучения используются в анализе временных рядов?

  • В методе одномерного прогнозирования временных рядов задачи прогнозирования содержат только две переменные, одна из которых – время, а другая – поле, которое мы хотим прогнозировать. Например, если вы хотите спрогнозировать среднюю температуру в городе на предстоящую неделю, теперь один параметр – время (неделя), а другой – город.
  • С другой стороны, в методе прогнозирования многомерного временного ряда задачи прогнозирования содержат несколько переменных, сохраняющих одну переменную как фиксированное время, а другие будут иметь несколько параметров.

Рассмотрим тот же пример, прогнозируя температуру в городе на предстоящую неделю, единственная разница будет здесь, теперь температура будет учитывать влияющие факторы, такие как осадки и продолжительность дождя, влажность, скорость ветра, осадки, атмосферное давление и т. д., И тогда температура в городе будет спрогнозирована соответственно. Все эти факторы связаны с температурой и сильно на нее влияют.

low chart methods and models 540x272 - Введение в анализ временных рядов
Прогнозирование временных рядов: методы и модели в машинном обучении

Что такое модели машинного обучения в анализе временных рядов?

  • Модель ARIMA: как упоминалось в предыдущем разделе, это комбинация трех разных моделей: AR, MA и I, где
  1. «AR» отражает регрессию интересующей меняющейся переменной на свои собственные предыдущие значения,
  2. «MA» означает, что ошибка регрессии представляет собой линейную комбинацию значений членов ошибки, имевших место на различных этапах времени ранее, и
  3. «I» показывает, что значения данных заменены разницей между их значениями и предыдущими значениями.
В совокупности «ARIMA» пытается подогнать данные к модели, а также ARIMA зависит от точности в широком диапазоне временных рядов.
  • Модель ARCH / GARCH: будучи расширенной моделью своей общей версии GARCH, авторегрессионная условная гетероскедастичность (ARCH) является наиболее изменчивой моделью для прогнозирования временных рядов и хорошо обучена для улавливания динамических вариаций волатильности из временных рядов.
  • Векторная модель авторегрессии или модель VAR: она дает зависимости между данными различных временных рядов, которые являются обобщением модели одномерной авторегрессии.
  • LSTM: Долгосрочная память (LSTM) – это модель глубокого обучения, это своего рода рекуррентная нейронная сеть (RNN) для чтения зависимостей последовательностей. Это позволяет нам обрабатывать длинные структуры во время обучения набора данных и создавать прогнозы на основе предыдущих данных.

Заключение

Мы можем использовать временные ряды для нескольких исследований, чтобы предсказать будущее в виде циркадных ритмов, сезонного поведения, тенденций, изменений и т. Д., Чтобы исследовать такие вопросы, как прогнозируемые значения, что является ведущим и отстающим, связи и ассоциации, контроль, повторения и скрытые закономерности., так далее.

 

Анализ временных рядов – это в основном запись данных через регулярный интервал времени, что может привести к принятию взвешенного решения, имеющего решающее значение для торговли, и поэтому имеет несколько приложений, таких как анализ фондового рынка и тенденций, финансовый анализ и прогнозирование, анализ запасов, перепись Анализ, прогноз доходности, прогноз продаж и т. Д.

application of time series 540x272 - Введение в анализ временных рядов
Множественные приложения анализа временных рядов
До сих пор мы обсуждали анализ временных рядов и его модель, его роль в финансах и влияние  машинного обучения  на временные ряды вместе с приложениями.

Почитать еще

blog min 7 177x142 - Введение в анализ временных рядов
Инструменты интеграции данных

Инструменты интеграции данных предназначены для широкого спектра сценариев использования, которые зависят от основных возможностей доставки

maxresdefault 177x142 - Введение в анализ временных рядов
TIBCO Spotfire 11.0

Spotfire 11.0 представляет Spotfire Mods — легкий облачный фреймворк для создания новых интерактивных типов визуализаций, позволяющий создавать

Несколько видео о наших продуктах

085 - Введение в анализ временных рядов
Проиграть видео
Презентация аналитической платформы Tibco Spotfire
106 - Введение в анализ временных рядов
Проиграть видео
Отличительные особенности Tibco Spotfire 10X
1 11 - Введение в анализ временных рядов
Проиграть видео
Как аналитика данных помогает менеджерам компании
2021-03-16T15:28:11+02:00