Για όσο διάστημα πραγματοποιείται η καταγραφή δεδομένων από τους αναλυτές δεδομένων μιας εταιρείας, ο χρόνος αποτελεί μια κρίσιμη μεταβλητή που λαμβάνεται υπόψη.

Η ανάλυση χρονοσειρών για την οποία θα μιλήσουμε στο σημερινό μας άρθρο, βοηθά τις επιχειρήσεις να κατανοήσουν καλύτερα τις υποκείμενες αιτίες των τάσεων με την πάροδο του χρόνου.

Ας ξεκινήσουμε λοιπόν, βλέποντας τι είναι η ανάλυση χρονοσειρών, προτού εμβαθύνουμε στους τύπους, τις τεχνικές και ορισμένες περιπτώσεις χρήσης για βαθύτερη κατανόηση.

Τι Είναι η Ανάλυση Χρονοσειρών (Time Series Analysis);

Η ανάλυση χρονοσειρών (time series analysis) είναι μια μέθοδος που χρησιμοποιείται για την ανάλυση μιας ακολουθίας σημείων δεδομένων τα οποία συλλέγονται και καταγράφονται για μια καθορισμένη χρονική περίοδο και όχι κατά διαστήματα ή τυχαία.

Ο πρωταρχικός στόχος των data analysts χρησιμοποιώντας αυτή την τεχνική είναι:

- Η κατανόηση της υποκείμενης δομής των δεδομένων που εξαρτώνται από το χρόνο

- Η πραγματοποίηση προβλέψεων

- Ο εντοπισμός μοτίβων και τάσεων που μπορούν να οδηγήσουν σε μεθοδική λήψη αποφάσεων από τις επιχειρήσεις

Η ανάλυση χρονοσειρών απαιτεί συνήθως μεγάλο αριθμό σημείων δεδομένων προκειμένου να διασφαλιστεί πλήρης συνέπεια, ακρίβεια και αξιοπιστία.

Άλλωστε, όσο μεγαλύτερα σύνολα δεδομένων έχουμε στη διάθεσή μας, τόσο πιο αντιπροσωπευτικό είναι το μέγεθος του δείγματος και συνεπώς τα μοτίβα που προκύπτουν μπορούν να εξηγήσουν κάποια πιθανή εποχιακή διακύμανση.

Αφού λοιπόν είδαμε ορισμένα βασικά πράγματα για την ανάλυση χρονοσειρών, ας συνεχίσουμε βλέποντας ποιοι τύποι ανάλυσης χρονοσειρών υπάρχουν.

Βασικοί Τύποι Ανάλυσης Χρονοσειρών

Μερικοί από τους βασικούς τύπους ανάλυσης χρονοσειρών περιλαμβάνουν:

Ταξινόμηση (classification): Προσδιορίζει και εκχωρεί κατηγορίες στα δεδομένα.

Προσαρμογή καμπύλης (curve fitting): Σχεδιάζει τα δεδομένα κατά μήκος μιας καμπύλης για την μελέτη των σχέσεων των μεταβλητών μέσα στα δεδομένα.

Περιγραφική ανάλυση (descriptive analytics): Προσδιορίζει μοτίβα σε δεδομένα χρονοσειρών, όπως οι τάσεις και οι εποχιακές διακυμάνσεις.

Κατάτμηση (segmentation): Διαιρεί τα δεδομένα σε τμήματα για να αποκαλύψει τις υποκείμενες ιδιότητες των δεδομένων προέλευσης.

Ανάλυση παρέμβασης (intervention analysis): Διερευνά πώς ένα συμβάν μπορεί να αλλάξει τα δεδομένα.

Συνεχίζοντας, ας δούμε πέρα από τους τύπους της ανάλυσης χρονοσειρών, ποια βασικά μοντέλα υπάρχουν.

Βασικά Μοντέλα Ανάλυσης Χρονοσειρών

Τα 3 βασικά μοντέλα-τεχνικές ανάλυσης χρονοσειρών είναι τα εξής:

   Μοντέλα Box-Jenkins ARIMA

Τα Box-Jenkins ARIMA Models είναι μονομεταβλητά (univariate) και εστιάζουν στη χρήση προηγούμενης συμπεριφοράς και σφαλμάτων για τη μοντελοποίηση δεδομένων χρονοσειρών.

Αυτά τα μοντέλα λειτουργούν με την υπόθεση ότι τα δεδομένα είναι στάσιμα.

   Πολυμεταβλητά μοντέλα Box-Jenkins

Τα πολυμεταβλητά μοντέλα Box-Jenkins είναι παρόμοια με τα ARIMA models που μόλις είδαμε, αλλά αντιπροσωπεύουν πολλαπλές μεταβλητές.

Μέθοδος Holt-Winters

Η εκθετική εξομάλυνση Holt-Winters είναι μια μέθοδος κατάλληλη για δεδομένα με ξεχωριστή τάση και εποχικότητα.

Περιπτώσεις Χρήσης Ανάλυσης Χρονοσειρών

Η ανάλυση χρονοσειρών χρησιμοποιείται για δεδομένα τα οποία παρουσιάζουν συνεχείς διακυμάνσεις με την πάροδο του χρόνου.

Πάμε λοιπόν να δούμε ακολούθως ορισμένες βασικές περιπτώσεις χρήσης της ανάλυσης χρονοσειρών:

   Χρηματοοικονομικά

Η ανάλυση χρονοσειρών χρησιμοποιείται ιδιαίτερα από τους οικονομικούς αναλυτές στον χρηματοοικονομικό κλάδο.

Αυτό συμβαίνει καθώς το νόμισμα που αποτελεί την κινητήριο δύναμη της οικονομίας επιδέχεται αλλαγές με την πάροδο του χρόνου.

Συνεπώς, η ανάλυση χρονοσειρών αποδεικνύεται πολύτιμη για την ανάλυση τιμών μετοχών, συναλλαγματικών ισοτιμιών και οικονομικών δεικτών για πρόβλεψη και τεκμηριωμένες επενδυτικές αποφάσεις.

   Μάρκετινγκ

Η ανάλυση χρονοσειρών χρησιμοποιείται ιδιαίτερα στον τομέα του μάρκετινγκ για πρόβλεψη πωλήσεων, και τη γενικότερη ζήτηση προϊόντων προκειμένου να βελτιστοποιηθεί η διαχείριση αποθεμάτων και οι στρατηγικές μάρκετινγκ.

Μάλιστα, η γλώσσα προγραμματισμού Python που αποτελεί ιδιαίτερα δημοφιλή επιλογή για εύρεση τάσεων και προβλέψεων, χρησιμοποιείται ιδιαίτερα στην ανάλυση χρονοσειρών.

   Μετεωρολογία

Ένας ακόμα τομέας όπου η ανάλυση χρονοσειρών χρησιμοποιείται πολύ αποτελεσματικά είναι η μετεωρολογία.

Ειδικότερα, η μέθοδος αυτή χρησιμοποιείται για την ανάλυση δεδομένων καιρού και πρόβλεψη των καιρικών αλλαγών, βοηθώντας τους μετεωρολόγους να προβλέψουν μελλοντικές κλιματικές συνθήκες και να κάνουν ακόμα και εκτιμήσεις των επιπτώσεων της κλιματικής αλλαγής.

Με Λίγα Λόγια

Μιλήσαμε λοιπόν για την ανάλυση χρονοσειρών και καλύψαμε ορισμένες βασικές τεχνικές και εφαρμογές της μεθόδου αυτής.

Ο τομέας της ανάλυσης δεδομένων προσφέρει πολλές ευκαιρίες καριέρας και καθώς έχει μεγάλη ζήτηση και πολύ καλές οικονομικές απολαβές.

Αν λοιπόν ο κλάδος της ανάλυσης δεδομένων είναι ο τομέας που θέλεις να ακολουθήσεις επαγγελματικά, να εξελιχθείς και να βρεις την δουλειά των ονείρων σου, σου έχουμε τη λύση.

Πάρε μέρος στο Data Analytics Bootcamp της Big Blue, λάβε ουσιαστική πρακτική γνώση από την πρώτη κιόλας μέρα και γίνε πιστοποιημένος Data Analyst σε 3 μόνο μήνες!