iT邦幫忙

DAY 15
0

成為資料工程師最初的 28 堂課系列 第 15

資料工程師第 14/28 課: 時間序列 / Time Series

[修讀原因]

說到資料, 有幾個很重要且常見的維度:

  • 金錢
  • 時間

這幾個類別是在資料處理上最被重視的, 當然真正的資料不只如此, 包含行為, 物件, 位置, 文件等等的要素. 在其中, "時間" 是一個很特別的東西, 因為他是一個不可逆, 也就是有向性的因子, 在 "人類行為" 眼中的因果論中, 時間是不會到著走的, 一定是種有向性的數列, 也因此有其特殊性.

但這邊指的時間序列, 是指有時間性的資料, 其中除了上面所說的有向性之外, 還有一個很重要的是 "週期", 因此很多時間序列在解決與探討的就是週期.

有了可以定向, 又有週期, 就可以做預測, 當這預測準確時, 就有實用與價值, 當然很多人想到的就是跟金錢有關的 "股票" 等等有價證卷的交易或任何交易都是種有時間性的事情, 的確在金融界, 時間序列的研究是最完整的, 要學習時間序列的方法, 除了一些基本的工程數學, 統計以及專門的時間序列的書之外, 有時可以大量的閱讀有關金融方面的時間序列, 畢竟很多事情多少還是透過金錢來衡量的.

[基本資訊]

[基本介紹]

時間序列的目的在於:

  • 描述
  • 預測
  • 分類
  • 區隔
  • 尋找
  • 驗證
  • 修正
  • 平滑

時間序列的種類有:

  • 水平型時間數列
  • 季節型時間數列
  • 迴圈型時間數列
  • 直線趨勢型時間數列
  • 曲線趨勢型時間數列

常用的方法有

  • 移動平均
  • 指數平滑
  • 趨勢投射
  • 迴歸
  • 自我迴歸
  • ARIMA

事實上時間序列是很多在計算資料場合都會用到的, 尤其是跟時間有關的, 而之後有關 ARIMA (Autoregression integrated Moving Average) 更是重點.

雖然很多大學的工數都有提到時間序列, 但似乎真的修習或修好的不多, 有機會大家拿起來好好的重唸一次吧.

[修習方式]

電子書:

開放課程:

關鍵字:


上一篇
資料工程師第 13/28 課: 效能調校
下一篇
資料工程師第 15/28 課: 使用者介面/使用者經驗
系列文
成為資料工程師最初的 28 堂課30

尚未有邦友留言

立即登入留言