دليل تمهيدي لبيانات السلاسل الزمنية

"الوقت" متغير حاسم عندما يتعلق الأمر بتراكم البيانات. في تحليل السلاسل الزمنية ، يعد الوقت عنصرًا مهمًا في البيانات.

ما هي بيانات السلاسل الزمنية؟

تشير بيانات السلاسل الزمنية إلى سلسلة من نقاط البيانات المرتبة في الوقت المناسب. يقدم تبعية النظام بين مجموعة من الملاحظات. السلاسل الزمنية منتشرة في كل مكان في عالم اليوم المبني على البيانات. نظرًا لأن كل حدث يتبع سهم الوقت ، فنحن في تفاعل مستمر مع مجموعة متنوعة من بيانات السلاسل الزمنية.

يُفترض عمومًا أن يتم إنشاء السلاسل الزمنية على فترات زمنية منتظمة ويشار إليها بالسلاسل الزمنية العادية. ومع ذلك ، لا يلزم إنشاء البيانات ضمن تلك السلسلة الزمنية على فترات منتظمة. تشمل هذه الحالات سلاسل زمنية غير منتظمة حيث تتبع البيانات تسلسلًا مرحليًا مؤقتًا. هذا يعني أن القياسات قد لا تحدث على فترات منتظمة. ومع ذلك ، قد يتم إنشاء البيانات على فترات زمنية منفصلة أو على شكل رشقة. تعتبر عمليات السحب من أجهزة الصراف الآلي أو الودائع من الحساب أمثلة على التسلسل الزمني غير المنتظم.

من الناحية الفنية ، في سلسلة زمنية ، يتغير واحد أو أكثر من المتغيرات خلال فترة زمنية معينة. إذا تغير متغير واحد بمرور الوقت ، فإنه يطلق عليه سلسلة زمنية أحادية المتغير. على سبيل المثال ، ضع في اعتبارك جهاز استشعار يقيس درجة حرارة الغرفة كل ثانية. هنا ، يتم إنشاء قيمة درجة حرارة أحادية البعد فقط في كل لحظة (أي ثانية). على العكس من ذلك ، عندما يتغير أكثر من متغير بمرور الوقت ، يطلق عليه سلسلة زمنية متعددة المتغيرات. على سبيل المثال ، ضع في اعتبارك اقتصاديات البنوك. في مثل هذه الحالات ، يتم استخدام السلاسل الزمنية متعددة المتغيرات لفهم كيفية تأثير تغييرات السياسة على متغير واحد ، مثل معدل إعادة الشراء ، على متغيرات أخرى (مثل صرف القروض للبنوك التجارية).

تجد بيانات السلاسل الزمنية تطبيقها في كل تخصص ، من المالية والجيولوجيا والأرصاد الجوية والتصنيع إلى الحوسبة وإنترنت الأشياء والعلوم الفيزيائية والاجتماعية. يتم استخدامه لتتبع تغيرات الطقس ومعدل المواليد ومعدل الوفيات وتقلبات السوق وأداء الشبكة والعديد من التطبيقات الأخرى. تتضمن بعض حالات الاستخدام الرئيسية الخاصة به المراقبة والتنبؤ واكتشاف الانحراف. على سبيل المثال ، يلعب التنبؤ بالسلاسل الزمنية دورًا مهمًا في تحديد شعبية أنظمة إدارة قواعد البيانات. يوضح الشكل أدناه الشعبية المتزايدة لنظام إدارة قواعد البيانات على مر السنين (2019-2021) في مخطط سلسلة زمنية.

المكونات الرئيسية للسلاسل الزمنية

يتم التعامل مع العوامل التي تؤثر على قيم الملاحظة في سلسلة زمنية على أنها مكوناتها الأساسية. تشمل الفئات الثلاث للمكونات ما يلي:

1. الاتجاه أو الحركات طويلة المدى
2. حركات قصيرة المدى
   1. التغيرات الموسمية
   2. الاختلافات الدورية
3. حركات عشوائية أو غير منتظمة

اتجاه

يشار إلى ميل البيانات إلى الزيادة أو النقصان على مدى فترة طويلة من الزمن على أنه اتجاه أو مكون طويل الأجل. ومع ذلك ، من المهم ملاحظة أن الحركة الصعودية أو الهبوطية لا يجب بالضرورة أن تكون في نفس الاتجاه خلال فترة زمنية معينة.

يمكن للميول إما أن ترتفع أو تنخفض أو تظل مستقرة على مدار فترات زمنية مختلفة. ومع ذلك ، يجب أن يساوي الاتجاه العام دائمًا نمطًا تصاعديًا أو هبوطيًا أو مستقرًا. تتجلى اتجاهات الحركة هذه في أمثلة مثل الإنتاجية الزراعية ، ومعدل الوفيات ، والأجهزة المصنعة ، وعدد المصانع ، وما إلى ذلك.

الاتجاه الخطي وغير الخطي

يكشف رسم قيم السلاسل الزمنية مقابل الوقت على الرسم البياني عن نوع الاتجاه بناءً على نمط تجميع البيانات. إذا كانت مجموعة البيانات تدور حول خط مستقيم بشكل أو بآخر ، فإن الاتجاه يسمى الاتجاه الخطي. بخلاف ذلك ، يُظهر نمط مجموعة البيانات اتجاهًا غير خطي حيث أن نسبة التغيير بين متغيرين ليست ثابتة أو ثابتة. ومن ثم ، فإن هذه الاتجاهات تسمى أيضًا الارتباطات المنحنية.

الحركات قصيرة المدى

في السلاسل الزمنية ، تميل هذه المكونات إلى تكرار نفسها على مدار فترة زمنية. لديهم رشقات نارية قصيرة غير منتظمة وتؤثر على المتغيرات قيد الدراسة. يشمل نوعا الفئات ضمن الحركة قصيرة المدى ما يلي:

الاختلافات الموسمية

تعمل هذه الإصدارات بشكل منتظم ودوري على مدى أقل من عام. تميل إلى أن يكون لها نفس النمط أو نفس النمط تقريبًا خلال فترة 12 شهرًا. تصبح هذه الاختلافات جزءًا من سلسلة زمنية إذا تم تسجيل البيانات بانتظام ، أي كل ساعة أو يوميًا أو أسبوعيًا أو شهريًا أو ربع سنوي.

الاختلافات الموسمية إما من صنع الإنسان أو تحدث بشكل طبيعي. تلعب الفصول أو الظروف المناخية المختلفة دورًا حاسمًا في مثل هذه الاختلافات. على سبيل المثال ، يعتمد إنتاج المحاصيل كليًا على المواسم. وبالمثل ، يعتمد سوق المظلات أو معطف المطر على موسم الأمطار ، بينما يصل بيع المبردات ووحدات التكييف إلى ذروته خلال موسم الصيف.

تشمل الاتفاقيات التي من صنع الإنسان المهرجانات والحفلات والمناسبات مثل الزيجات. تتكرر مثل هذه الأحداث قصيرة المدى عامًا بعد عام.

الاختلافات الدورية

يشار إلى اختلافات السلاسل الزمنية التي تميل إلى العمل على مدى أكثر من عام على أنها تغيرات دورية. بالنسبة للأعمال التجارية ، تعتبر فترة واحدة كاملة "دورة الأعمال". يعتمد الارتفاع أو الانخفاض في أداء الأعمال على عوامل مختلفة مثل الهيكل الاقتصادي وإدارة الأعمال والقوى المتفاعلة الأخرى. قد تكون هذه الاختلافات الدورية في الأعمال منتظمة ولكنها ليست دورية. بشكل عام ، تخضع الشركات لعملية دورية من أربع مراحل تشمل الازدهار والركود والاكتئاب والانتعاش.

تعد هذه الاختلافات الدورية جزءًا لا يتجزأ من نمط السلاسل الزمنية حيث يعتمد تطوير الأعمال بشكل كبير على "نقاط البيانات المتسلسلة" التي تم إنشاؤها.

حركات عشوائية أو غير منتظمة

تتسبب المكونات العشوائية في اختلاف كبير في المتغير تحت الملاحظة. هذه تقلبات غير منتظمة بحتة بدون أي نمط محدد. القوى غير متوقعة وغير متوقعة وغير منتظمة في طبيعتها - على سبيل المثال ، الزلازل والفيضانات والمجاعات والكوارث الأخرى.

يتم تحليل الأحداث العشوائية الموضحة أعلاه باستخدام بيانات السلاسل الزمنية للمصدر للتعامل بشكل أفضل مع سيناريوهات الحياة الواقعية التي قد تحدث في المستقبل.

أنواع السلاسل الزمنية

يمكن تقسيم بيانات السلاسل الزمنية إلى أربعة أنواع ، حتمية ، وغير حتمية ، وثابتة ، وغير ثابتة. دعونا نلقي نظرة على كل نوع بالتفصيل.

# 1. سلاسل زمنية حتمية

يمكن وصف سلسلة زمنية حتمية بتعبير تحليلي. لا تنطوي على جوانب عشوائية أو احتمالية. رياضيا ، يمكن التعبير عنها بالضبط لجميع الفترات الزمنية من حيث توسيع سلسلة تايلور. هذا ممكن إذا كانت جميع مشتقاته معروفة في وقت تعسفي. تحدد هذه المشتقات صراحة الماضي والمستقبل في ذلك الوقت. إذا تم استيفاء جميع الشروط ، فمن الممكن التنبؤ بدقة بسلوكه المستقبلي وتحليل كيفية تصرفه في الماضي.

# 2. سلاسل زمنية غير حتمية

للسلسلة الزمنية غير القطعية جانب عشوائي مرتبط بها يمنع وصفها الواضح. ومن ثم ، فإن التعبيرات التحليلية ليست حلولاً كافية مجدية للتعبير عن مثل هذه السلسلة الزمنية. قد تكون السلسلة الزمنية غير حتمية للأسباب التالية:

1. المعلومات المطلوبة لوصفها غير متوفرة بالكامل. على الرغم من أن البيانات قد تكون موجودة من حيث المبدأ ، إلا أنه لا يمكن التعامل معها على أنها قابلة للقياس الكمي بشكل صريح.
2. عملية توليد البيانات عشوائية بطبيعتها.

بسبب العامل العشوائي ، تخضع السلاسل الزمنية غير القطعية للقوانين الاحتمالية. لذلك ، يتم التعامل مع البيانات بمصطلحات إحصائية - يتم تحديد البيانات من خلال التوزيعات الاحتمالية والمتوسطات للأشكال المختلفة. وهذا يشمل وسائل ومقاييس التشتت ، أي الفروق.

# 3. السلاسل الزمنية الثابتة

في سلسلة زمنية ثابتة ، لا تعتمد الخصائص الإحصائية مثل المتوسط ​​والتباين وغيرها على جانب الوقت. من السهل التنبؤ بالسلسلة الزمنية الثابتة حيث يمكن للمرء أن يؤكد على وجه اليقين أن خصائصه الإحصائية ستبقى كما هي كما لوحظ في الماضي. ومن ثم ، فإن طرق التنبؤ الإحصائي المختلفة تستند إلى الحجة القائلة بأن السلاسل الزمنية ثابتة. هذا يعني أنه يمكن اعتبار المتسلسلة الزمنية ثابتة في التقريب من خلال تطبيق تحولات رياضية بسيطة.

# 4. السلاسل الزمنية غير الثابتة

في السلاسل غير الثابتة ، تختلف الخصائص الإحصائية مع الوقت. ومن ثم ، فإن السلسلة الزمنية ذات الاتجاهات ، أو الموسمية ، تندرج تحت فئة غير ثابتة حيث قد يؤثر الاتجاه والموسمية على قيمة السلاسل الزمنية في فترات زمنية مختلفة. تصف السلاسل الزمنية غير الثابتة البيانات غير المتوقعة ، مما يمنعها من النمذجة أو التنبؤ بها.

تحليل السلاسل الزمنية والتنبؤ

يعد تحليل السلاسل الزمنية والتنبؤ بها أدوات مفيدة لمراقبة وتحليل ودراسة تطور وديناميكيات العمليات الحيوية والأشياء من أنواع مختلفة. دعونا نلقي نظرة على كل واحدة بعمق أكبر.

تحليل السلاسل الزمنية

يُعرَّف تحليل السلاسل الزمنية بأنه عملية تحليل البيانات التي تم جمعها خلال فترة زمنية. هنا ، يقوم محللو البيانات بتسجيل البيانات في فترات زمنية ثابتة خلال فترة زمنية محددة. يمكن أن يختلف معدل مراقبة البيانات ، أي الفاصل الزمني ، من ثوانٍ إلى سنوات.

تصف بيانات السلاسل الزمنية المتغيرات قيد الفحص لأنها توفر تحليلاً مفصلاً للنمط المتقلب خلال فترة زمنية محددة. قد تختلف المعلمات اللازمة للتحليل عبر المجالات والتخصصات المختلفة. بعض الأمثلة قد تشمل:

• الأدوات العلمية - البيانات المسجلة يوميا
• الموقع التجاري - زيارات العملاء في اليوم
• سوق الأسهم - قيم الأسهم في الأسبوع
• الموسم - الأيام الممطرة في السنة

لضمان الاتساق والموثوقية ، يعمل تحليل السلاسل الزمنية على كميات كبيرة من نقاط البيانات. حجم العينة الجيد هو تمثيل دقيق لمصداقية الاتجاه أو النمط المكتشف.

بالإضافة إلى ذلك ، فإن تحليل السلاسل الزمنية مناسب أيضًا للتنبؤ بالأحداث المستقبلية بناءً على البيانات المسجلة السابقة.

التنبؤ بالسلاسل الزمنية

يسمح تحليل السلاسل الزمنية للمؤسسات بتحديد السبب الجذري للتقلبات في الاتجاهات بمرور الوقت. بوجود البيانات في متناول اليد ، يمكن للمؤسسات بعد ذلك الدراسة والبحث بشكل أكبر لفهم كيفية التعامل مع الاتجاهات غير المألوفة والتنبؤ بالأحداث القادمة بشكل أفضل. تستخدم الشركات بشكل عام تقنيات تصور البيانات لتحديد مثل هذه الحالات الشاذة في البيانات.

يدور التنبؤ بالسلسلة الزمنية حول عاملين أساسيين:

1. توقع الأحداث المستقبلية بناءً على سلوك البيانات السابقة.
2. افترض أن الاتجاهات القادمة ستتشابه مع نمط البيانات السابق.

في التنبؤ ، الهدف الأساسي هو التنبؤ بشكل أساسي بكيفية استمرار نقاط البيانات في البقاء كما هي أو تغييرها في المستقبل. فيما يلي بعض الأمثلة من قطاعات الصناعة المختلفة لفهم الفروق الدقيقة في تحليل السلاسل الزمنية والتنبؤ بشكل أفضل.

• سوق الأوراق المالية - التنبؤ بسعر إغلاق السهم كل يوم.
• المبيعات - توقع مبيعات المنتج لمتجر كل يوم.
• التسعير - التنبؤ بمتوسط ​​سعر الوقود كل يوم.

تتضمن بعض الأساليب الإحصائية الشائعة المستخدمة للتنبؤ بالسلاسل الزمنية المتوسط ​​المتحرك البسيط (SMA) ، والتجانس الأسي (SES) ، والمتوسط ​​المتحرك الانحدار التلقائي (ARIMA) ، والشبكة العصبية (NN).

بيانات السلاسل الزمنية في السحابة

للكشف عن قيمة بيانات السلاسل الزمنية ، يجب أن تكون المؤسسات قادرة على تخزين البيانات والاستعلام عنها بسرعة. تعتمد شركات سوق رأس المال على كميات كبيرة من البيانات التاريخية والمتدفقة لتوظيف تحليلات البيانات في الوقت الفعلي واتخاذ قرارات تجارية مؤثرة. قد يتضمن ذلك توقع الضعف في أسعار الأسهم ، أو تحديد متطلبات رأس المال الصافي ، أو التنبؤ بأسعار الصرف. لتوفير المرونة ومعالجة البيانات بسلاسة ، تختار العديد من الشركات ترحيل قواعد بيانات السلاسل الزمنية الخاصة بهم إلى السحابة.

من خلال ترحيل قواعد بيانات السلاسل الزمنية إلى السحابة ، يمكن للمؤسسات الوصول إلى موارد غير محدودة عند الطلب. يسمح للشركات باستخدام مئات النوى لإنجاز مهمتها التي تزيد من إنتاجية الشبكة إلى الحد الأقصى دون مشاكل في زمن الانتقال.

قواعد بيانات السلاسل الزمنية في البنية التحتية السحابية مناسبة لأحمال العمل كثيفة الحساب. يتضمن ذلك إجراء حسابات المخاطر استجابة لاتجاهات السوق في الوقت الفعلي. يمكن للشركات المالية التخلص من النفقات العامة لمركز البيانات والتخلص من استخدام الموارد لتحسين إنتاجية أعباء العمل الخاصة بهم.

يوفر بائعو السحابة مثل AWS Amazon Timestream ، وهي خدمة قاعدة بيانات سلسلة زمنية تتيح سهولة التحميل والتخزين والتحليل لمجموعات بيانات السلاسل الزمنية. إنها توفر مساحة تخزين لإدارة أعباء العمل كثيفة المعاملات ، وأدوات التحليل في الوقت الفعلي ، ووظيفة تدفق البيانات لتمييز الأحداث عند حدوثها.

ومن ثم ، تعمل البنية التحتية السحابية على تضخيم فوائد بيانات السلاسل الزمنية وتوسيع نطاقها.

تطبيقات السلاسل الزمنية

نماذج السلاسل الزمنية تخدم غرضين ،

1. افهم العوامل الأساسية التي أنتجت نمطًا معينًا من البيانات.
2. بناءً على التحليل ، قم بتلائم نموذج للتنبؤ والمراقبة.

لنلقِ نظرة على بعض حالات استخدام التطبيق لبيانات السلاسل الزمنية.

# 1. السلاسل الزمنية في المجال المالي والتجاري

يتم اتخاذ جميع القرارات المالية والتجارية والاستثمارية بناءً على اتجاهات السوق الحالية وتوقعات الطلب. تُستخدم بيانات السلاسل الزمنية لشرح وربط السوق المالية الديناميكية والتنبؤ بها. يمكن للخبراء الماليين فحص البيانات المالية لإعطاء تنبؤات للتطبيقات التي تساعد في تخفيف المخاطر وتحقيق الاستقرار في الأسعار والتداول.

يلعب تحليل السلاسل الزمنية دورًا رئيسيًا في التحليل المالي. يتم استخدامه في التنبؤ بأسعار الفائدة والتنبؤ بالتقلبات في أسواق الأسهم وغير ذلك الكثير. يمكن لأصحاب المصلحة في الأعمال وواضعي السياسات اتخاذ قرارات مستنيرة بشأن التصنيع والمشتريات وتخصيص الموارد وتحسين عملياتهم التجارية.

يستخدم هذا التحليل بشكل فعال في قطاع الاستثمار لرصد معدلات الأمان وتقلباتها بمرور الوقت. يمكن أيضًا ملاحظة سعر الورقة المالية على المدى القصير (أي تسجيل البيانات لكل ساعة أو يوم) أو على المدى الطويل (أي امتدت الملاحظة على مدى شهور أو سنوات). يعد تحليل السلاسل الزمنية أداة مفيدة لتتبع كيفية أداء الأوراق المالية أو الأصول أو المتغيرات الاقتصادية خلال فترة زمنية ممتدة.

# 2. السلاسل الزمنية في المجال الطبي

تبرز الرعاية الصحية بسرعة كمجال يحركه البيانات. بالإضافة إلى التحليل المالي والتجاري ، يستفيد المجال الطبي بشكل كبير من تحليل السلاسل الزمنية.

ضع في اعتبارك سيناريو يتطلب تضافر بيانات السلاسل الزمنية والإجراءات الطبية المتوافقة وتقنيات استخراج البيانات أثناء علاج مرضى السرطان. يمكن استخدام مثل هذا الإطار الهجين لتسخير وظائف استخراج الميزات من بيانات السلاسل الزمنية التي تم جمعها (أي صور الأشعة السينية للمريض) لتتبع تقدم المريض واستجابته للعلاجات المقدمة من قبل الأخوة الطبية.

في قطاع الرعاية الصحية ، يعد استخلاص الاستدلالات من بيانات السلاسل الزمنية المتغيرة باستمرار ذا قيمة بالغة الأهمية. بالإضافة إلى ذلك ، تتطلب الممارسات الطبية المتقدمة أن يتم ربط سجلات المرضى بمرور الوقت من أجل رؤية أفضل لصحة المريض. أيضًا ، يجب تسجيل المعلمات الصحية للمريض بدقة على فترات منتظمة للحصول على صورة أوضح عن الحالة الصحية للمريض.

مع ظهور الأدوات الطبية المتقدمة في المقدمة ، أثبت تحليل السلاسل الزمنية وجوده في مجال الرعاية الصحية. انظر أدناه الأمثلة ،

• أجهزة تخطيط القلب: أجهزة تم اختراعها لمراقبة حالات القلب عن طريق تسجيل النبضات الكهربائية للقلب.
• أجهزة مخطط كهربية الدماغ: أجهزة تستخدم لقياس النشاط الكهربائي في الدماغ.

سمحت هذه الأجهزة للممارسين الطبيين بممارسة تحليل السلاسل الزمنية من أجل تشخيص طبي أسرع وفعال ودقيق.

بالإضافة إلى ذلك ، مع ظهور أجهزة إنترنت الأشياء مثل أجهزة الاستشعار القابلة للارتداء وأجهزة الرعاية الصحية المحمولة ، يمكن للناس الآن إجراء قياسات منتظمة لمتغيرات صحتهم بمرور الوقت بأقل قدر من المدخلات. وهذا يؤدي إلى جمع متسق للبيانات الطبية المعتمدة على الوقت لكل من المرضى والأصحاء.

# 3. السلاسل الزمنية في علم الفلك

علم الفلك والفيزياء الفلكية هما النظامان الحديثان اللذان يتم فيهما الاستفادة بشكل كبير من بيانات السلاسل الزمنية.

في الأساس ، يتضمن علم الفلك رسم مسارات الأجسام الكونية والأجرام السماوية وإجراء قياسات دقيقة لفهم الكون بشكل أفضل خارج الغلاف الجوي للأرض. نظرًا لهذا المطلب ، يتقن الخبراء الفلكيون التعامل مع بيانات السلاسل الزمنية أثناء معايرة وتكوين الأدوات المعقدة ودراسة الأجسام الفلكية ذات الأهمية.

لطالما ارتبطت بيانات السلاسل الزمنية بمجال علم الفلك. في 800 قبل الميلاد ، تم جمع بيانات السلاسل الزمنية للبقع الشمسية على فترات منتظمة. منذ ذلك الحين ، تم استخدام تحليل السلاسل الزمنية

• اكتشف النجوم البعيدة بناءً على المسافات النجمية ،
• راقب الأحداث الكونية مثل المستعرات الأعظمية لفهم أصل كوننا بشكل أفضل.

تتعلق بيانات السلاسل الزمنية ، في هذه الحالة ، بأطوال موجية وشدة الضوء المنبعثة من النجوم أو الأجرام السماوية أو الأجسام. يراقب علماء الفلك باستمرار بيانات البث المباشر هذه لاكتشاف الأحداث الكونية في الوقت الفعلي عند حدوثها.

في الآونة الأخيرة ، ظهرت مجالات بحثية مثل المعلومات الفلكية والإحصاء الفلكي ، والتي تمزج بين مختلف التخصصات مثل التنقيب عن البيانات ، والتعلم الآلي ، والذكاء الحسابي ، والإحصاءات. في هذه المجالات البحثية الجديدة ، يتمثل دور بيانات السلاسل الزمنية في اكتشاف وتصنيف الأجسام الفلكية بسرعة وكفاءة.

# 4. السلاسل الزمنية في التنبؤ بالطقس

درس أرسطو أنماط الطقس على نطاق واسع لفهم الأسباب والتأثيرات التي لوحظت في تغيرات الطقس في العصور القديمة بشكل أفضل. مع تقدم الأيام ، بدأ العلماء في تسجيل البيانات المتعلقة بالطقس على أدوات مثل "البارومتر" لحساب متغيرات الغلاف الجوي. تم جمع البيانات على فترات منتظمة وحفظها في مواقع مختلفة.

مع مرور الوقت ، بدأت تنبؤات الطقس تظهر في الصحف. سريعًا إلى الأمام حتى يومنا هذا وعصرنا ، يتم تثبيت محطات التنبؤ بالطقس في كل مكان في مناطق جغرافية مختلفة حول العالم لجمع متغيرات الطقس الدقيقة.

تحتوي هذه المحطات على أجهزة وظيفية متقدمة مترابطة لجمع بيانات الطقس وربطها من مواقع مختلفة. يتم استخدام البيانات المترابطة للتنبؤ بأحوال الطقس في كل مرة حسب المتطلبات.

# 5. السلاسل الزمنية في تطوير الأعمال

تمكن بيانات السلاسل الزمنية الشركات من اتخاذ قرارات العمل. يتم تحقيق ذلك حيث تقوم العملية بتحليل البيانات السابقة لاشتقاق الأحداث المستقبلية وإلقاء الضوء على الاحتمالات المحتملة. يتم استخدام نمط البيانات السابق لاشتقاق المعلمات التالية:

• نمو الأعمال : لتقييم الأداء المالي والتجاري العام وقياس النمو ، تعد بيانات السلاسل الزمنية هي الأصول الأكثر ملاءمة وموثوقية.

• اتجاه التقدير : يمكن استخدام طرق متسلسلة زمنية مختلفة لتقدير الاتجاهات الناشئة. ضع في اعتبارك ، على سبيل المثال ، أن هذه الأساليب تحلل ملاحظات البيانات على مدى فترة زمنية للتفكير في زيادة أو نقصان مبيعات جهاز إلكتروني معين.

• كشف النقاب عن الأنماط الموسمية : يمكن أن تكشف نقاط البيانات المسجلة عن تقلبات وأنماط موسمية يمكن أن تساعد في التنبؤ بالبيانات. تلعب معلومات البيانات التي تم الحصول عليها دورًا رئيسيًا في الأسواق التي تتقلب فيها أسعار المنتجات بشكل موسمي. قد تساعد هذه البيانات الشركات في تخطيط وتطوير المنتج بشكل أفضل.

استنتاج

باختصار ، يمكن النظر إلى بيانات السلاسل الزمنية على أنها خصائص نقاط البيانات المعقدة التي تم جمعها خلال فترة زمنية ثابتة. أصبح تحليل السلاسل الزمنية والنمذجة والتنبؤ جزءًا لا يتجزأ من حياتنا اليومية مع ظهور أدوات إنترنت الأشياء والأجهزة المنزلية الذكية والأجهزة المحمولة. إلى جانب ذلك ، تجد بيانات السلاسل الزمنية تطبيقاتها في مجالات متنوعة ، بما في ذلك الرعاية الصحية والفيزياء الفلكية والاقتصاد والهندسة والأعمال وغيرها الكثير.