คำแนะนำเบื้องต้นเกี่ยวกับข้อมูลอนุกรมเวลา

“เวลา” เป็นตัวแปรสำคัญในการรวบรวมข้อมูล ในการวิเคราะห์อนุกรมเวลา เวลาเป็นองค์ประกอบสำคัญของข้อมูล

ข้อมูลอนุกรมเวลาคืออะไร

ข้อมูลอนุกรมเวลาหมายถึงชุดของจุดข้อมูลที่เรียงลำดับตามเวลา แนะนำการพึ่งพาลำดับระหว่างชุดการสังเกต อนุกรมเวลามีอยู่ทั่วไปในโลกที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลในปัจจุบัน เนื่องจากทุกเหตุการณ์เป็นไปตามลูกศรของเวลา เราจึงมีปฏิสัมพันธ์อย่างต่อเนื่องกับข้อมูลอนุกรมเวลาที่หลากหลาย

อนุกรมเวลาโดยทั่วไปจะถือว่าถูกสร้างขึ้นในช่วงเวลาปกติและเรียกว่าอนุกรมเวลาปกติ อย่างไรก็ตาม ข้อมูลภายในอนุกรมเวลานั้นไม่จำเป็นต้องถูกสร้างขึ้นในช่วงเวลาปกติ กรณีดังกล่าวครอบคลุมอนุกรมเวลาที่ไม่ปกติ โดยข้อมูลจะเป็นไปตามลำดับที่แบ่งเฟสชั่วคราว นี่หมายความว่าการวัดอาจไม่เกิดขึ้นในช่วงเวลาปกติ อย่างไรก็ตาม ข้อมูลอาจถูกสร้างขึ้นในช่วงเวลาที่ไม่ต่อเนื่องหรือเป็นชุด การถอนเงินจากตู้เอทีเอ็มหรือการฝากเงินในบัญชีเป็นตัวอย่างของอนุกรมเวลาที่ไม่ปกติ

ในทางเทคนิค ในอนุกรมเวลา ตัวแปรตั้งแต่หนึ่งตัวขึ้นไปเปลี่ยนแปลงในช่วงเวลาที่กำหนด หากตัวแปรตัวเดียวเปลี่ยนแปลงไปตามช่วงเวลา จะเรียกว่าอนุกรมเวลาแบบตัวแปรเดียว ตัวอย่างเช่น พิจารณาเซ็นเซอร์วัดอุณหภูมิของห้องทุกวินาที ในที่นี้ จะมีการสร้างค่าอุณหภูมิแบบหนึ่งมิติเท่านั้นในทุกๆ วินาที (เช่น วินาที) ในทางตรงกันข้าม เมื่อตัวแปรมากกว่าหนึ่งตัวเปลี่ยนแปลงตลอดเวลา จะเรียกว่าอนุกรมเวลาหลายตัวแปร ตัวอย่างเช่น พิจารณาเศรษฐศาสตร์ธนาคาร ในกรณีเช่นนี้ อนุกรมเวลาแบบพหุตัวแปรใช้เพื่อทำความเข้าใจว่าการเปลี่ยนแปลงนโยบายของตัวแปรตัวหนึ่ง เช่น อัตราซื้อคืน อาจส่งผลต่อตัวแปรอื่นๆ อย่างไร (เช่น การเบิกจ่ายเงินกู้สำหรับธนาคารพาณิชย์)

ข้อมูลอนุกรมเวลาพบว่ามีการนำไปใช้ในทุกสาขาวิชา ตั้งแต่การเงิน ธรณีวิทยา อุตุนิยมวิทยา การผลิต ไปจนถึงการคำนวณ IoT กายภาพ และสังคมศาสตร์ มันถูกใช้เพื่อติดตามการเปลี่ยนแปลงสภาพอากาศ อัตราการเกิด อัตราการตาย ความผันผวนของตลาด ประสิทธิภาพเครือข่าย และการใช้งานอื่น ๆ อีกมากมาย กรณีการใช้งานหลักบางส่วน ได้แก่ การตรวจสอบ การคาดการณ์ และการตรวจจับความผิดปกติ ตัวอย่างเช่น การพยากรณ์อนุกรมเวลามีบทบาทสำคัญในการกำหนดความนิยมของระบบการจัดการฐานข้อมูล รูปด้านล่างแสดงความนิยมที่เพิ่มขึ้นของ DBMS ในช่วงหลายปีที่ผ่านมา (2019-2021) ในพล็อตอนุกรมเวลา

องค์ประกอบหลักของอนุกรมเวลา

ปัจจัยที่มีอิทธิพลต่อค่าของการสังเกตในอนุกรมเวลาถือเป็นองค์ประกอบหลัก ส่วนประกอบสามประเภท ได้แก่ :

1. แนวโน้มหรือการเคลื่อนไหวระยะยาว
2. การเคลื่อนไหวระยะสั้น
   1. รูปแบบตามฤดูกาล
   2. รูปแบบวัฏจักร
3. การเคลื่อนไหวแบบสุ่มหรือไม่สม่ำเสมอ

แนวโน้ม

แนวโน้มของข้อมูลที่จะเพิ่มขึ้นหรือลดลงในช่วงระยะเวลาหนึ่งเรียกว่าแนวโน้มหรือองค์ประกอบระยะยาว อย่างไรก็ตาม สิ่งสำคัญคือต้องสังเกตว่าการเคลื่อนไหวขึ้นหรือลงไม่จำเป็นต้องไปในทิศทางเดียวกันในช่วงเวลาที่กำหนด

แนวโน้มสามารถเพิ่มขึ้น ลดลง หรือคงที่ในช่วงเวลาต่างๆ อย่างไรก็ตาม แนวโน้มโดยรวมต้องเท่ากับรูปแบบขึ้น ลง หรือมีเสถียรภาพเสมอ แนวโน้มการเคลื่อนไหวดังกล่าวเห็นได้ชัดในตัวอย่าง เช่น ผลผลิตทางการเกษตร อัตราการตาย อุปกรณ์ที่ผลิต จำนวนโรงงาน ฯลฯ

แนวโน้มเชิงเส้นและไม่เชิงเส้น

การพล็อตค่าอนุกรมเวลาเทียบกับเวลาบนกราฟจะแสดงประเภทของแนวโน้มตามรูปแบบของการจัดกลุ่มข้อมูล หากกลุ่มข้อมูลอยู่บนเส้นตรงมากหรือน้อย เทรนด์จะเรียกว่าเทรนด์เชิงเส้น มิฉะนั้น รูปแบบคลัสเตอร์ข้อมูลจะแสดงแนวโน้มที่ไม่เป็นเชิงเส้น เนื่องจากอัตราส่วนการเปลี่ยนแปลงระหว่างตัวแปรสองตัวไม่คงที่หรือคงที่ ดังนั้นแนวโน้มดังกล่าวจึงเรียกว่าสหสัมพันธ์เส้นโค้ง

การเคลื่อนไหวระยะสั้น

ในอนุกรมเวลา ส่วนประกอบเหล่านี้มักจะเกิดซ้ำในช่วงเวลาหนึ่ง พวกมันมีการระเบิดระยะสั้นที่ไม่สม่ำเสมอและส่งผลกระทบต่อตัวแปรภายใต้การศึกษา ประเภทสองประเภทภายใต้การเคลื่อนไหวระยะสั้น ได้แก่ :

รูปแบบตามฤดูกาล

เวอร์ชันเหล่านี้ทำงานเป็นประจำและเป็นระยะๆ ในช่วงระยะเวลาน้อยกว่าหนึ่งปี พวกเขามักจะมีรูปแบบที่คล้ายกันหรือเกือบจะเหมือนกันในช่วงระยะเวลา 12 เดือน การเปลี่ยนแปลงดังกล่าวจะกลายเป็นส่วนหนึ่งของอนุกรมเวลาหากมีการบันทึกข้อมูลเป็นประจำ กล่าวคือ รายชั่วโมง รายวัน รายสัปดาห์ รายเดือน หรือรายไตรมาส

ความผันแปรตามฤดูกาลเกิดขึ้นโดยฝีมือมนุษย์หรือเกิดขึ้นเองตามธรรมชาติ ฤดูกาลหรือสภาพอากาศที่แตกต่างกันมีบทบาทสำคัญในการเปลี่ยนแปลงดังกล่าว ตัวอย่างเช่น การผลิตพืชผลขึ้นอยู่กับฤดูกาลทั้งหมด ในทำนองเดียวกัน ตลาดสำหรับร่มหรือเสื้อกันฝนขึ้นอยู่กับฤดูฝน ในขณะที่การขายเครื่องทำความเย็นและเครื่องปรับอากาศจะมีจุดสูงสุดในช่วงฤดูร้อน

อนุสัญญาที่มนุษย์สร้างขึ้นรวมถึงเทศกาล งานเลี้ยง และโอกาสต่าง ๆ เช่นการแต่งงาน เหตุการณ์ระยะสั้นดังกล่าวเกิดขึ้นทุกปี

รูปแบบวัฏจักร

การเปลี่ยนแปลงของอนุกรมเวลาที่มีแนวโน้มที่จะดำเนินการในช่วงระยะเวลามากกว่าหนึ่งปีเรียกว่าความผันแปรของวัฏจักร สำหรับธุรกิจ หนึ่งช่วงที่สมบูรณ์ถือเป็น "วัฏจักรธุรกิจ" การเพิ่มขึ้นหรือลดลงของผลการดำเนินธุรกิจขึ้นอยู่กับปัจจัยต่างๆ เช่น โครงสร้างทางเศรษฐกิจ การจัดการธุรกิจ และแรงปฏิสัมพันธ์อื่นๆ ความผันแปรของธุรกิจที่เป็นวัฏจักรเหล่านี้อาจเกิดขึ้นเป็นประจำแต่ไม่เป็นระยะ โดยทั่วไป ธุรกิจต้องผ่านกระบวนการวัฏจักรสี่เฟสซึ่งประกอบด้วยความเจริญรุ่งเรือง ภาวะถดถอย ภาวะซึมเศร้า และการฟื้นฟู

ความแปรผันของวัฏจักรดังกล่าวเป็นส่วนสำคัญของรูปแบบอนุกรมเวลา เนื่องจากการพัฒนาธุรกิจอาศัย "จุดข้อมูลตามลำดับ" ที่สร้างขึ้นอย่างมาก

การเคลื่อนไหวแบบสุ่มหรือไม่สม่ำเสมอ

ส่วนประกอบแบบสุ่มทำให้เกิดการเปลี่ยนแปลงอย่างมีนัยสำคัญในตัวแปรภายใต้การสังเกต สิ่งเหล่านี้เป็นความผันผวนที่ไม่สม่ำเสมออย่างหมดจดโดยไม่มีรูปแบบที่กำหนดไว้ พลังดังกล่าวเป็นสิ่งที่คาดไม่ถึง คาดเดาไม่ได้ และไม่แน่นอนในธรรมชาติ—ตัวอย่างเช่น แผ่นดินไหว น้ำท่วม ความอดอยาก และภัยพิบัติอื่นๆ

เหตุการณ์สุ่มที่อธิบายข้างต้นจะได้รับการวิเคราะห์โดยใช้ข้อมูลอนุกรมเวลาต้นทางเพื่อจัดการกับสถานการณ์ในชีวิตจริงที่อาจเกิดขึ้นในอนาคตได้ดียิ่งขึ้น

ประเภทของอนุกรมเวลา

ข้อมูลอนุกรมเวลาสามารถแบ่งออกได้เป็น 4 ประเภท ได้แก่ ดีเทอร์มีนิสติก ไม่กำหนด อยู่กับที่ และไม่อยู่กับที่ มาดูรายละเอียดแต่ละประเภทกัน

#1. อนุกรมเวลาที่กำหนด

สามารถอธิบายอนุกรมเวลาที่กำหนดได้ด้วยนิพจน์การวิเคราะห์ ไม่เกี่ยวข้องกับลักษณะสุ่มหรือความน่าจะเป็น ในทางคณิตศาสตร์ มันสามารถแสดงได้อย่างแม่นยำสำหรับช่วงเวลาทั้งหมดในแง่ของการขยายอนุกรมเทย์เลอร์ สิ่งนี้เป็นไปได้หากทราบอนุพันธ์ทั้งหมด ณ จุดใดเวลาหนึ่งตามอำเภอใจ อนุพันธ์เหล่านี้ระบุอดีตและอนาคตไว้อย่างชัดเจนในขณะนั้น หากเป็นไปตามเงื่อนไขทั้งหมด มีความเป็นไปได้ที่จะคาดการณ์พฤติกรรมในอนาคตได้อย่างถูกต้องและวิเคราะห์ว่าพฤติกรรมดังกล่าวเป็นอย่างไรในอดีต

#2. อนุกรมเวลาแบบไม่กำหนดระยะเวลา

อนุกรมเวลาที่ไม่ถูกกำหนดมีลักษณะสุ่มที่เกี่ยวข้องกับมัน ซึ่งทำให้ไม่สามารถอธิบายได้อย่างชัดเจน ดังนั้น นิพจน์การวิเคราะห์จึงไม่สามารถแก้ปัญหาได้เพียงพอที่จะแสดงอนุกรมเวลาดังกล่าว อนุกรมเวลาอาจไม่สามารถกำหนดได้เนื่องจากสาเหตุต่อไปนี้:

1. ข้อมูลที่จำเป็นในการอธิบายไม่ครบถ้วน แม้ว่าข้อมูลอาจมีอยู่ในหลักการ แต่ก็ไม่สามารถถือเป็นเชิงปริมาณได้อย่างชัดเจน
2. กระบวนการสร้างข้อมูลเป็นแบบสุ่มในธรรมชาติ

เนื่องจากปัจจัยสุ่ม อนุกรมเวลาที่ไม่สามารถกำหนดได้จึงเป็นไปตามกฎความน่าจะเป็น ดังนั้น ข้อมูลจะถูกระบุในเงื่อนไขทางสถิติ หมายความว่าข้อมูลถูกกำหนดโดยการแจกแจงความน่าจะเป็นและค่าเฉลี่ยของรูปแบบต่างๆ ซึ่งรวมถึงวิธีการและการวัดการกระจาย กล่าวคือ ความแปรปรวน

#3. อนุกรมเวลาอยู่กับที่

ในอนุกรมเวลาที่อยู่กับที่ คุณสมบัติทางสถิติ เช่น ค่าเฉลี่ย ความแปรปรวน และอื่นๆ จะไม่ขึ้นอยู่กับด้านเวลา อนุกรมเวลาที่อยู่กับที่นั้นง่ายต่อการคาดการณ์ เนื่องจากเราสามารถระบุได้อย่างแน่นอนว่าคุณสมบัติทางสถิติจะยังคงเหมือนเดิมดังที่เคยสังเกตมาในอดีต ดังนั้น วิธีการพยากรณ์ทางสถิติต่างๆ จึงมีพื้นฐานมาจากการโต้แย้งว่าอนุกรมเวลานั้นไม่คงที่ นี่หมายความว่าอนุกรมเวลาสามารถถือได้ว่าเป็นค่าคงที่ในการประมาณโดยใช้การแปลงทางคณิตศาสตร์อย่างง่าย

#4. อนุกรมเวลาไม่นิ่ง

ในอนุกรมที่ไม่อยู่กับที่ คุณสมบัติทางสถิติจะแปรผันตามเวลา ดังนั้น อนุกรมเวลาที่มีแนวโน้มหรือตามฤดูกาลจึงจัดอยู่ในหมวดหมู่ที่ไม่คงที่ เนื่องจากแนวโน้มและฤดูกาลอาจส่งผลต่อค่าของอนุกรมเวลาในช่วงเวลาต่างๆ อนุกรมเวลาที่ไม่คงที่อธิบายข้อมูลที่คาดเดาไม่ได้ ทำให้ไม่สามารถจำลองหรือคาดการณ์ได้

การวิเคราะห์และพยากรณ์อนุกรมเวลา

การวิเคราะห์และพยากรณ์อนุกรมเวลาเป็นเครื่องมือที่มีประโยชน์สำหรับการสังเกต วิเคราะห์ และศึกษาวิวัฒนาการและพลวัตของกระบวนการและวัตถุที่สำคัญประเภทต่างๆ เรามาดูแต่ละอย่างในเชิงลึกมากขึ้น

การวิเคราะห์อนุกรมเวลา

การวิเคราะห์อนุกรมเวลาถูกกำหนดให้เป็นกระบวนการของการวิเคราะห์ข้อมูลที่รวบรวมในช่วงระยะเวลาหนึ่ง ที่นี่ นักวิเคราะห์ข้อมูลบันทึกข้อมูลในช่วงเวลาคงที่ในช่วงเวลาที่กำหนด อัตราการสังเกตข้อมูล กล่าวคือ ช่วงเวลา สามารถเปลี่ยนแปลงได้ตั้งแต่วินาทีจนถึงปี

ข้อมูลอนุกรมเวลาอธิบายตัวแปรภายใต้การตรวจสอบ เนื่องจากมีการวิเคราะห์โดยละเอียดของรูปแบบการผันผวนในช่วงเวลาที่กำหนด พารามิเตอร์ที่จำเป็นสำหรับการวิเคราะห์อาจแตกต่างกันไปตามโดเมนและสาขาวิชาต่างๆ ตัวอย่างบางส่วนอาจรวมถึง:

• เครื่องมือวิทยาศาสตร์ – บันทึกข้อมูลต่อวัน
• เว็บไซต์เชิงพาณิชย์ – ลูกค้าเข้าชมต่อวัน
• ตลาดหุ้น – มูลค่าหุ้นต่อสัปดาห์
• ฤดูกาล – วันที่ฝนตกต่อปี

เพื่อให้มั่นใจถึงความสม่ำเสมอและความน่าเชื่อถือ การวิเคราะห์อนุกรมเวลาจะดำเนินการกับจุดข้อมูลปริมาณมาก ขนาดตัวอย่างที่ดีคือการแสดงตัวอย่างที่ละเอียดอ่อนของความถูกต้องของเทรนด์หรือรูปแบบที่ค้นพบ

นอกจากนี้ การวิเคราะห์อนุกรมเวลายังเหมาะสำหรับการทำนายเหตุการณ์ในอนาคตโดยอิงจากข้อมูลที่บันทึกไว้ในอดีต

การพยากรณ์อนุกรมเวลา

การวิเคราะห์อนุกรมเวลาช่วยให้องค์กรสามารถระบุสาเหตุของความผันผวนของแนวโน้มเมื่อเวลาผ่านไป ด้วยข้อมูลในมือ องค์กรต่างๆ สามารถศึกษาและวิจัยเพิ่มเติมเพื่อทำความเข้าใจวิธีจัดการกับแนวโน้มที่ไม่คุ้นเคยและคาดการณ์เหตุการณ์ที่จะเกิดขึ้นได้ดีขึ้น บริษัทมักใช้เทคนิคการแสดงข้อมูลเป็นภาพเพื่อระบุความผิดปกติดังกล่าวในข้อมูล

การพยากรณ์อนุกรมเวลาหมุนรอบปัจจัยสำคัญสองประการ:

1. คาดการณ์เหตุการณ์ในอนาคตโดยพิจารณาจากพฤติกรรมของข้อมูลในอดีต
2. สมมติว่าแนวโน้มที่จะเกิดขึ้นจะมีความคล้ายคลึงกับรูปแบบข้อมูลที่ผ่านมา

ในการพยากรณ์ วัตถุประสงค์หลักคือการทำนายว่าจุดข้อมูลจะยังคงเหมือนเดิมหรือเปลี่ยนแปลงไปในอนาคตอย่างไร ต่อไปนี้คือตัวอย่างบางส่วนจากภาคอุตสาหกรรมต่างๆ เพื่อทำความเข้าใจความแตกต่างของการวิเคราะห์และคาดการณ์อนุกรมเวลาให้ดีขึ้น

• ตลาดหุ้น – พยากรณ์ราคาปิดของหุ้นในแต่ละวัน
• การขาย – คาดการณ์ยอดขายสินค้าสำหรับร้านค้าในแต่ละวัน
• ราคา – การพยากรณ์ราคาน้ำมันเฉลี่ยในแต่ละวัน

เทคนิคทางสถิติทั่วไปบางส่วนที่ใช้สำหรับการคาดการณ์อนุกรมเวลา ได้แก่ ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่อย่างง่าย (SMA) การปรับให้เรียบแบบเอ็กซ์โปเนนเชียล (SES) ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบรวมการถดถอยอัตโนมัติ (ARIMA) และโครงข่ายประสาทเทียม (NN)

ข้อมูลอนุกรมเวลาในคลาวด์

เพื่อแสดงคุณค่าของข้อมูลอนุกรมเวลา องค์กรควรจะสามารถจัดเก็บและสืบค้นข้อมูลได้อย่างรวดเร็ว บริษัทในตลาดทุนพึ่งพาข้อมูลในอดีตและการสตรีมปริมาณมากเพื่อใช้การวิเคราะห์ข้อมูลแบบเรียลไทม์และตัดสินใจทางธุรกิจที่สร้างผลกระทบ ซึ่งอาจเกี่ยวข้องกับการคาดการณ์ความเปราะบางของราคาหุ้น การกำหนดความต้องการเงินทุนสุทธิ หรือการคาดการณ์อัตราแลกเปลี่ยน เพื่อให้มีความยืดหยุ่นและประมวลผลข้อมูลได้อย่างราบรื่น บริษัทหลายแห่งจึงเลือกใช้การย้ายฐานข้อมูลอนุกรมเวลาไปยังระบบคลาวด์

ด้วยการโยกย้ายฐานข้อมูลอนุกรมเวลาไปยังคลาวด์ องค์กรสามารถเข้าถึงทรัพยากรได้ไม่จำกัดตามต้องการ ช่วยให้บริษัทต่างๆ ใช้ประโยชน์จากคอร์หลายร้อยคอร์เพื่อทำงานของตนให้สำเร็จโดยเพิ่มปริมาณงานเครือข่ายสูงสุดโดยไม่มีปัญหาเวลาแฝง

ฐานข้อมูลอนุกรมเวลาในโครงสร้างพื้นฐานระบบคลาวด์เหมาะสำหรับปริมาณงานที่ต้องใช้การประมวลผลสูง ซึ่งรวมถึงการคำนวณความเสี่ยงตามแนวโน้มของตลาดแบบเรียลไทม์ บริษัทการเงินสามารถขจัดค่าใช้จ่ายของศูนย์ข้อมูลและศูนย์ข้อมูลในการใช้ทรัพยากรเพื่อปรับปรุงประสิทธิภาพการทำงานของปริมาณงานของตน

ผู้จำหน่ายระบบคลาวด์ เช่น AWS ให้บริการ Amazon Timestream ซึ่งเป็นบริการฐานข้อมูลอนุกรมเวลาที่อนุญาตให้โหลด จัดเก็บ และวิเคราะห์ชุดข้อมูลอนุกรมเวลาได้ง่าย พวกเขาเสนอพื้นที่จัดเก็บเพื่อจัดการปริมาณงานที่เน้นการทำธุรกรรม เครื่องมือวิเคราะห์ตามเวลาจริง และฟังก์ชันการสตรีมข้อมูลเพื่อแสดงเหตุการณ์ที่เกิดขึ้นและเมื่อเกิดขึ้น

ดังนั้นโครงสร้างพื้นฐานระบบคลาวด์จึงขยายและขยายประโยชน์ของข้อมูลอนุกรมเวลา

การประยุกต์ใช้ Time Series

แบบจำลองอนุกรมเวลามีจุดประสงค์สองประการคือ

1. ทำความเข้าใจปัจจัยพื้นฐานที่สร้างรูปแบบข้อมูลบางอย่าง
2. ตามการวิเคราะห์ ให้พอดีกับแบบจำลองเพื่อคาดการณ์และติดตาม

มาดูกรณีการใช้งานของแอปพลิเคชันบางรายการของข้อมูลอนุกรมเวลากัน

#1. อนุกรมเวลาในโดเมนการเงินและธุรกิจ

การตัดสินใจทางการเงิน ธุรกิจ และการลงทุนทั้งหมดขึ้นอยู่กับแนวโน้มของตลาดในปัจจุบันและการคาดการณ์ความต้องการ ข้อมูลอนุกรมเวลาใช้เพื่ออธิบาย เชื่อมโยง และคาดการณ์ตลาดการเงินแบบไดนามิก ผู้เชี่ยวชาญด้านการเงินสามารถตรวจสอบข้อมูลทางการเงินเพื่อคาดการณ์สำหรับการใช้งานที่ช่วยในการลดความเสี่ยง ปรับราคาให้คงที่ และซื้อขายได้

การวิเคราะห์อนุกรมเวลามีบทบาทสำคัญในการวิเคราะห์ทางการเงิน ใช้ในการทำนายอัตราดอกเบี้ย พยากรณ์ความผันผวนในตลาดหุ้น และอื่นๆ อีกมากมาย ผู้มีส่วนได้ส่วนเสียทางธุรกิจและผู้กำหนดนโยบายสามารถตัดสินใจอย่างชาญฉลาดเกี่ยวกับการผลิต การจัดซื้อ การจัดสรรทรัพยากร และเพิ่มประสิทธิภาพการดำเนินธุรกิจของตน

การวิเคราะห์นี้ใช้อย่างมีประสิทธิภาพในภาคการลงทุนเพื่อติดตามอัตราการรักษาความปลอดภัยและความผันผวนเมื่อเวลาผ่านไป ราคาหลักทรัพย์สามารถสังเกตได้ในระยะสั้น (เช่น บันทึกข้อมูลต่อชั่วโมงหรือวัน) หรือระยะยาว (เช่น การสังเกตที่ยืดเยื้อไปหลายเดือนหรือหลายปี) การวิเคราะห์อนุกรมเวลาเป็นเครื่องมือที่มีประโยชน์ในการติดตามว่าความปลอดภัย สินทรัพย์ หรือตัวแปรทางเศรษฐกิจทำงานอย่างไรในช่วงระยะเวลาหนึ่ง

#2. อนุกรมเวลาในโดเมนการแพทย์

การดูแลสุขภาพกำลังเกิดขึ้นอย่างรวดเร็วในฐานะสาขาที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูล นอกเหนือจากการวิเคราะห์ทางการเงินและธุรกิจแล้ว ขอบเขตทางการแพทย์ยังใช้ประโยชน์จากการวิเคราะห์อนุกรมเวลาอย่างมาก

พิจารณาสถานการณ์ที่ต้องใช้การทำงานร่วมกันของข้อมูลอนุกรมเวลา ขั้นตอนที่สอดคล้องทางการแพทย์ และเทคนิคการทำเหมืองข้อมูลในขณะที่รักษาผู้ป่วยมะเร็ง กรอบงานแบบผสมดังกล่าวอาจถูกนำมาใช้เพื่อควบคุมฟังก์ชันการสกัดคุณลักษณะจากข้อมูลอนุกรมเวลาที่เก็บรวบรวม (เช่น ภาพเอ็กซ์เรย์ของผู้ป่วย) เพื่อติดตามความคืบหน้าของผู้ป่วยและการตอบสนองต่อการรักษาที่จัดให้โดยภราดรภาพทางการแพทย์

ในภาคการดูแลสุขภาพ การอนุมานจากข้อมูลอนุกรมเวลาที่เปลี่ยนแปลงตลอดเวลานั้นมีค่าที่สำคัญ นอกจากนี้ แนวทางปฏิบัติทางการแพทย์ขั้นสูงต้องการให้บันทึกของผู้ป่วยเชื่อมต่อกันตลอดเวลาเพื่อให้มองเห็นสุขภาพของผู้ป่วยได้ดีขึ้น นอกจากนี้ จะต้องบันทึกพารามิเตอร์ด้านสุขภาพของผู้ป่วยอย่างแม่นยำเป็นระยะๆ เพื่อให้เห็นภาพสถานะสุขภาพของผู้ป่วยได้ชัดเจนขึ้น

ด้วยเครื่องมือทางการแพทย์ขั้นสูงที่ออกมาก่อนหน้านี้ การวิเคราะห์อนุกรมเวลาได้สร้างตัวเองในโดเมนการดูแลสุขภาพ พิจารณาตัวอย่างด้านล่าง

• อุปกรณ์ ECGs: อุปกรณ์ที่คิดค้นขึ้นสำหรับการตรวจสอบสภาวะของหัวใจโดยการบันทึกคลื่นไฟฟ้าของหัวใจ
• อุปกรณ์ EEG: อุปกรณ์ที่ใช้วัดกิจกรรมไฟฟ้าในสมอง

อุปกรณ์ดังกล่าวช่วยให้ผู้ปฏิบัติงานทางการแพทย์ใช้การวิเคราะห์อนุกรมเวลาเพื่อการวินิจฉัยทางการแพทย์ที่รวดเร็ว มีประสิทธิภาพ และแม่นยำ

นอกจากนี้ ด้วยการถือกำเนิดของอุปกรณ์ IoT เช่น เซ็นเซอร์แบบสวมใส่ได้และอุปกรณ์ดูแลสุขภาพแบบพกพา ผู้คนสามารถตรวจวัดตัวแปรด้านสุขภาพของตนได้อย่างสม่ำเสมอในช่วงเวลาหนึ่งโดยใช้อินพุตเพียงเล็กน้อย สิ่งนี้นำไปสู่การรวบรวมข้อมูลทางการแพทย์ที่ขึ้นกับเวลาอย่างสม่ำเสมอสำหรับทั้งผู้ป่วยและบุคคลที่มีสุขภาพดี

#3. อนุกรมเวลาในดาราศาสตร์

ดาราศาสตร์และฟิสิกส์ดาราศาสตร์เป็นสาขาวิชาสมัยใหม่สองสาขาวิชาที่มีการใช้ประโยชน์จากข้อมูลอนุกรมเวลาอย่างมาก

โดยพื้นฐานแล้ว ดาราศาสตร์เกี่ยวข้องกับการวางแผนวิถีโคจรและเทห์ฟากฟ้าของวัตถุในจักรวาล และทำการวัดที่แม่นยำเพื่อให้เข้าใจจักรวาลได้ดียิ่งขึ้นนอกเหนือจากชั้นบรรยากาศของโลก เนื่องจากข้อกำหนดนี้ ผู้เชี่ยวชาญทางดาราศาสตร์จึงมีความเชี่ยวชาญในการจัดการข้อมูลอนุกรมเวลา ในขณะที่ปรับเทียบและกำหนดค่าเครื่องมือที่ซับซ้อน และศึกษาวัตถุที่น่าสนใจทางดาราศาสตร์

ข้อมูลอนุกรมเวลามีความเกี่ยวข้องกับสาขาดาราศาสตร์มานานแล้ว ใน 800 ปีก่อนคริสตกาล ข้อมูลอนุกรมเวลาของจุดบอดบนดวงอาทิตย์ถูกเก็บรวบรวมในช่วงเวลาปกติ ตั้งแต่นั้นมา การวิเคราะห์อนุกรมเวลาถูกนำมาใช้เพื่อ

• ค้นพบดวงดาวที่อยู่ห่างไกลจากระยะทางของดวงดาว
• สังเกตเหตุการณ์ในจักรวาลเช่นซุปเปอร์โนวาเพื่อทำความเข้าใจที่มาของจักรวาลของเราได้ดีขึ้น

ข้อมูลอนุกรมเวลา ในกรณีนี้ เกี่ยวข้องกับความยาวคลื่นและความเข้มของแสงที่ดาว เทห์ฟากฟ้า หรือวัตถุแจกแจง นักดาราศาสตร์เฝ้าติดตามข้อมูลสตรีมมิงแบบสดดังกล่าวอย่างต่อเนื่องเพื่อตรวจจับเหตุการณ์ในจักรวาลแบบเรียลไทม์ตามเวลาที่มันเกิดขึ้น

ในช่วงไม่กี่ครั้งที่ผ่านมา ได้มีการวิจัยด้านต่างๆ เช่น ดาราศาสตร์สารสนเทศและโหราศาสตร์ ซึ่งผสมผสานสาขาวิชาต่างๆ เช่น การทำเหมืองข้อมูล การเรียนรู้ด้วยเครื่องคอมพิวเตอร์ ความฉลาดทางคอมพิวเตอร์ และสถิติ ในพื้นที่การวิจัยใหม่เหล่านี้ บทบาทของข้อมูลอนุกรมเวลาคือการตรวจจับและจำแนกวัตถุทางดาราศาสตร์อย่างรวดเร็วและมีประสิทธิภาพ

#4. อนุกรมเวลาในการพยากรณ์สภาพอากาศ

อริสโตเติลศึกษารูปแบบสภาพอากาศอย่างกว้างขวางเพื่อทำความเข้าใจสาเหตุและผลกระทบที่สังเกตได้จากการเปลี่ยนแปลงของสภาพอากาศในสมัยโบราณให้ดีขึ้น เมื่อเวลาผ่านไป นักวิทยาศาสตร์ก็เริ่มบันทึกข้อมูลเกี่ยวกับสภาพอากาศในเครื่องมือ เช่น “บารอมิเตอร์” เพื่อคำนวณตัวแปรบรรยากาศ ข้อมูลถูกเก็บรวบรวมเป็นระยะ ๆ และเก็บไว้ในที่ต่างๆ

เมื่อเวลาผ่านไป การพยากรณ์อากาศก็เริ่มปรากฏอยู่ในหนังสือพิมพ์ กรอไปข้างหน้าอย่างรวดเร็วสู่ยุคปัจจุบัน สถานีพยากรณ์อากาศที่แพร่หลายได้รับการติดตั้งในภูมิภาคต่างๆ ทั่วโลกเพื่อรวบรวมตัวแปรสภาพอากาศที่แม่นยำ

สถานีดังกล่าวมีอุปกรณ์การทำงานขั้นสูงที่เชื่อมต่อถึงกันเพื่อรวบรวมและเชื่อมโยงข้อมูลสภาพอากาศจากสถานที่ต่างๆ ข้อมูลที่สัมพันธ์กันใช้เพื่อคาดการณ์สภาพอากาศทุกครั้งขึ้นอยู่กับความต้องการ

#5. อนุกรมเวลาในการพัฒนาธุรกิจ

ข้อมูลอนุกรมเวลาช่วยให้ธุรกิจสามารถตัดสินใจทางธุรกิจได้ สิ่งนี้ทำได้สำเร็จเนื่องจากกระบวนการวิเคราะห์ข้อมูลในอดีตเพื่อหาเหตุการณ์ในอนาคตและให้ความกระจ่างเกี่ยวกับความเป็นไปได้ที่น่าจะเป็นไปได้ รูปแบบข้อมูลที่ผ่านมาใช้เพื่อรับพารามิเตอร์ต่อไปนี้:

• การเติบโตของธุรกิจ : เพื่อประเมินประสิทธิภาพทางการเงินและธุรกิจโดยรวม และวัดการเติบโต ข้อมูลอนุกรมเวลาเป็นสินทรัพย์ที่เหมาะสมและเชื่อถือได้มากที่สุด

• ประมาณการแนวโน้ม : อาจใช้วิธีอนุกรมเวลาต่างๆ เพื่อประเมินแนวโน้มที่เกิดขึ้นใหม่ ตัวอย่างเช่น ลองพิจารณาวิธีการเหล่านี้วิเคราะห์การสังเกตข้อมูลในช่วงระยะเวลาหนึ่งเพื่อสะท้อนถึงการเพิ่มขึ้นหรือลดลงของยอดขายอุปกรณ์อิเล็กทรอนิกส์โดยเฉพาะ

• เปิดเผยรูปแบบตามฤดูกาล : จุดข้อมูลที่บันทึกไว้อาจเปิดเผยความผันผวนและรูปแบบตามฤดูกาลที่อาจช่วยในการพยากรณ์ข้อมูล ข้อมูลที่ได้รับมีบทบาทสำคัญในตลาดที่ราคาผลิตภัณฑ์ผันผวนตามฤดูกาล ข้อมูลดังกล่าวอาจช่วยองค์กรในการวางแผนและพัฒนาผลิตภัณฑ์ได้ดีขึ้น

บทสรุป

โดยสรุป ข้อมูลอนุกรมเวลาสามารถดูได้ว่าเป็นลักษณะของจุดข้อมูลที่ซับซ้อนที่รวบรวมในช่วงเวลาคงที่ การวิเคราะห์อนุกรมเวลา การสร้างแบบจำลอง และการคาดการณ์ได้กลายเป็นส่วนสำคัญในชีวิตประจำวันของเราด้วยการเกิดขึ้นของแกดเจ็ต IoT เครื่องใช้ในบ้านอัจฉริยะ และอุปกรณ์พกพา นอกจากนี้ ข้อมูลอนุกรมเวลายังค้นหาการประยุกต์ใช้ในด้านต่างๆ เช่น การดูแลสุขภาพ ดาราศาสตร์ฟิสิกส์ เศรษฐศาสตร์ วิศวกรรมศาสตร์ ธุรกิจ และอื่นๆ อีกมากมาย