Hello 大家好！歡迎回來！昨天剛剛分享完欺詐檢測 (Fraud Detection)，那今天我打算跟大家分享時間序列分析 (Time Series Analysis)。事不宜遲，現在開始！

簡介

時間序列分析是一種統計方法，專注於研究隨時間變化的數據。它在許多領域都有廣泛的應用，包括經濟學、金融學、天氣預測等。時間序列分析涉及對按照時間順序排列的數據進行建模和預測。它可以揭示數據中的趨勢、季節性和周期性模式，並提供對未來數據的預測。

基本概念

基本概念的話在這裏推薦一個網站給你們：20個時間序列基本概念
在這裏我就不多説了，因爲我覺得他寫的蠻好、詳細的 :D

方法

• 描述統計分析
  透過計算數據的平均值、變異性、相關性等統計指標，可以對數據的整體特徵進行描述。
• 時間序列圖
  通過繪製數據的時間序列圖，可以直觀地觀察到數據的變化趨勢、季節性變動以及其他模式。
• 分解方法
  分解方法將時間序列拆分為趨勢、季節性和殘差三個組成部分，以更好地理解數據中的不同模式。
• 平滑方法
  平滑方法旨在消除數據中的隨機變動，以顯示出更明顯的趨勢和季節性模式。常見的平滑方法包括移動平均法和指數平滑法。
• 模型建構
  時間序列分析中的模型建構通常使用自回歸移動平均模型 (ARMA)、自回歸整合移動平均模型 (ARIMA) 和季節性自回歸整合移動平均模型 (SARIMA)。這些模型可以捕捉數據中的趨勢、季節性和殘差。
  [1]

應用

• 經濟學
  時間序列分析可以用於經濟指標的預測和分析，如 GDP、通脹率、失業率等。
• 金融學
  時間序列分析可以幫助預測股票市場的走勢、匯率變動等金融數據。
• 天氣預測
  時間序列分析可以應用於氣象數據，預測氣溫、降雨量等天氣變化。
• 銷售預測
  時間序列分析可以幫助企業預測銷售量，理解季節性和趨勢，以制定更好的銷售策略。
• etc...

好處

• 趨勢預測
  通過時間序列分析，可以識別數據中的趨勢模式並預測未來的變化趨勢，這對於做出準確的預測和決策至關重要。
• 季節性分析
  時間序列分析能夠檢測和理解數據中的季節性變化，幫助了解特定時間段內的模式和影響因素。
• 數據平滑
  平滑方法可以去除數據中的隨機變動，使得趨勢和季節性模式更加明顯和可解釋。
• etc...

參考資料

• 深度學習之- 時間序列 [1]

我是 Mr. cobble，明天見！