时间序列分析和预

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测的完整指南 CareerFoundry 贡献者 Alex Williams 的头像。 作者亚历克斯·威廉姆斯更新于 年  月  日 阅读  分钟 记录数据并观察数据在不同时间之间的变化是一回事而检查数据如何随时间变化并分析数据点在具体时间间隔内的变化则是另一回事。时间是所有数据分析的关键部分它可以影响数据科学家的结论、预测和其他建议。 为了准确理解数据变化与时间之间的关系数据分析师需要了解时间序列分析和预测。本指南将详细介绍什么是时间序列分析、它在预测工作中发挥的作用以及数据分析师用于执行时间序列分析的某些模型。 使用以下可单击菜单跳至任何部分 什么是时间序列分析 时间序列分析如何应用于数据分析 时间序列分析用例 时间序列分析的类型 时间序列分析模型和技术 最后的想法 准备。

好了解有关时间序列分析的更多信息了吗让我们开始吧！ 什么是时间序列分析 时间序列分析是一种分析在设定时间段内收集的数据点的方法。通过时间序列分析数据分析师定期测量各种数据点。通过这种方式他们可以看到数据点如何随着时间的推移而变化而不是随机或间歇性 阿尔巴尼亚 WhatsApp 号码 地收集数据点。 时间序列分析很重要因为它不仅仅显示不同变量如何随时间变化。它还显示了数据点在整个测量时间范围内如何调整而不仅仅是在数据收集开始和结束之间。 时间序列分析通常需要许多数据点。收集的数据点越多结果就越一致和可靠。此外获取更多数据点可以降低检测到的任何模式或趋势异常或不可靠的可能性。 如果使用得当时间序列数据分析可用于根据过去的结果预测未来的数据性能。  时间序列分析如何应用于数据分析 时间序。



列数据分析用于多种情况。许多组织利用时间序列分析来了解不同系统模式的原因或随时间检测到的趋势。当与图表或其他数据可视化元素一起使用时企业可以看到季节性趋势等内容并确定 为什么会出现这些趋势 它们是否可以影响这些趋势以获得更好的结果以及 未来趋势如何改变或保持不变 事实上最后一个焦点就是大多数组织首先利用时间序列分析的原因。通过获取和分析足够的数据企业和其他组织可以执行时间序列预测。他们可以预测未来事件发生的可能性或可​​能性。  时间序列分析用例 让我们看一下时间序列分析的一些用例或示例。 时间序列分析和行动的一个很好的例子是对股票市场的检查。自动交易算法和经验丰富的股票市场交易员都对股票、债券和其他金融工具进行时间序列分析。 他们试图研究股票。