Eine Einführung in Zeitreihendaten

„Zeit“ ist eine entscheidende Variable, wenn es um die Datenansammlung geht. Bei der Zeitreihenanalyse ist Zeit ein wichtiges Datenelement.

Was sind Zeitreihendaten?

Zeitreihendaten beziehen sich auf eine Reihe von Datenpunkten, die zeitlich geordnet sind. Es führt eine Ordnungsabhängigkeit zwischen einer Reihe von Beobachtungen ein. Zeitreihen sind in der heutigen datengesteuerten Welt allgegenwärtig. Da jedes Ereignis dem Zeitpfeil folgt, sind wir in ständiger Interaktion mit einer Vielzahl von Zeitreihendaten.

Zeitreihen sind generischally als generisch angenommenated in regelmäßigen Zeitabständen und werden als reguläre Zeitreihen bezeichnet. Die Daten innerhalb dieser Zeitreihe müssen jedoch nicht generisch seinated in regelmäßigen Abständen. Solche Fälle umfassen unregelmäßige Zeitreihen, bei denen die Daten einem bestimmten Zeitraum folgenally Phasenfolge. Dies bedeutet, dass Messungen möglicherweise nicht in regelmäßigen Abständen stattfinden. Die Daten können jedoch allgemein seinated in diskreten Zeitintervallen oder als Burst. Beispiele für unregelmäßige Zeitreihen sind Abhebungen am Geldautomaten oder Einzahlungen auf das Konto.

TechnicallyIn einer Zeitreihe ändern sich eine oder mehrere Variablen über einen bestimmten Zeitraum. Wenn eine einzelne Variable im Laufe der Zeit variiert, wird sie als Univari bezeichnetate Zeitfolgen. Stellen Sie sich zum Beispiel einen Sensor vor, der jede Sekunde die Temperatur eines Raums misst. Hier liegt nur ein eindimensionaler Temperaturwert vorated zu jedem Zeitpunkt (dh Sekunde). Wenn sich dagegen mehr als eine Variable im Laufe der Zeit ändert, spricht man von einer Multivariableate Zeitfolgen. Betrachten Sie zum Beispiel die Bankökonomie. In solchen Fällen multivariatate Zeitreihen werden verwendet, um zu verstehen, wie sich Richtlinien an einer Variablen, beispielsweise dem Repo, ändernate, kann andere Variablen beeinflussen (z. B. die Kreditauszahlung für Geschäftsbanken).

Zeitreihendaten findet seine Anwendung in allen Disziplinen, von Finanzen, Geologie, Meteorologie, Fertigung bis hin zu Informatik, IoT, Physik und Sozialwissenschaften. Es wird verwendet, um Wetteränderungen und Geburten zu verfolgenate, Sterblichkeit rate, market fluctuations, network performance, and many other applications. Some of its main use-cases include monitortion, forecasting und Anomalieerkennung. Zum Beispiel Zeitreihen forecasting spielt eine entscheidende Rolle bei der Bestimmung der Beliebtheit von Datenbankverwaltungssystemen. Die folgende Abbildung zeigt die growDie zunehmende Beliebtheit von DBMS im Laufe der Jahre (2019–2021) in einem Zeitreihendiagramm.

Schlüsselkomponenten von Zeitreihen

Die Faktoren, die die Werte einer Beobachtung in einer Zeitreihe beeinflussen, sind treated als ihre Schlüsselkomponenten. Die drei cateZu den zahlreichen Komponenten gehören:

1. Trend- oder Langzeitbewegungen
2. Kurzfristige Bewegungen
   1. Saisonale Variationen
   2. Zyklische Variationen
3. Zufällige oder unregelmäßige Bewegungen

Trend

Die Tendenz von Daten, über einen langen Zeitraum zuzunehmen oder zu sinken, wird als Trend oder langfristige Komponente bezeichnet. Es ist jedoch wichtig zu beachten, dass die Aufwärts- oder Abwärtsbewegung über einen bestimmten Zeitraum nicht unbedingt in die gleiche Richtung verlaufen muss.

Die Tendenzen können entweder rise, fallen oder bleiben über verschiedene Zeitabschnitte stabil. Der Gesamttrend muss jedoch immer gleich seinate zu einem Aufwärts-, Abwärts- oder stabilen Muster. Solche Bewegungstendenzen zeigen sich an den Beispielen landwirtschaftliche Produktivität, Sterbefall rate, hergestellte Geräte, Anzahl der Fabriken usw.

Linearer und nichtlinearer Trend

Zeitreihenwerte gegen die Zeit in einem Diagramm darstellen revBestimmt die Art des Trends basierend auf dem Muster der Datenclusterung. Liegt der Datencluster mehr oder weniger auf einer geraden Linie, wird der Trend als linearer Trend bezeichnet. Anderewisezeigt das Datenclustermuster einen nichtlinearen Trend, da das Änderungsverhältnis zwischen zwei Variablen nicht stabil oder konstant ist. Daher werden solche Trends auch als krummlinige Korrelationen bezeichnet.

Kurzfristige Bewegungen

In einer Zeitreihe neigen diese Komponenten dazu, sich über einen bestimmten Zeitraum hinweg zu wiederholen. Sie haben unregelmäßige kurze Ausbrüche und beeinflussen die untersuchten Variablen. Die beiden cateZu den blutigen Typen unter kurzfristiger Bewegung gehören:

Saisonale Variationen

Diese Versionen funktionierenate regelmäßig und periodischally über einen Zeitraum von weniger als einem Jahr. Sie neigen dazu, über einen Zeitraum von 12 Monaten ein ähnliches oder fast gleiches Muster aufzuweisen. Solche Schwankungen werden Teil einer Zeitreihe, wenn die Daten regelmäßig, also stündlich, täglich, wöchentlich, monatlich oder vierteljährlich, aufgezeichnet werden.

Saisonale Schwankungen sind entweder vom Menschen verursacht oder natürlichally auftreten. Bei solchen Schwankungen spielen unterschiedliche Jahreszeiten oder klimatische Bedingungen eine entscheidende Rolle. Beispielsweise ist die Pflanzenproduktion vollständig von den Jahreszeiten abhängig. Ebenso hängt der Markt für einen Regenschirm oder Regenmantel von der Regenzeit ab, ebenso wie der Verkauf von Kühlboxen und Klimaanlagen peaks während der Sommersaison.

Zu den von Menschenhand gemachten Konventionen gehören Festivals, Partys und Anlässe wie Hochzeiten. Solche kurzfristigen Ereignisse wiederholen sich Jahr für Jahr.

Zyklische Variationen

Zeitreihenvariationen, die dazu neigen, zu operierenate Schwankungen über einen Zeitraum von mehr als einem Jahr werden als zyklische Schwankungen bezeichnet. Für ein Unternehmen wird ein vollständiger Zeitraum als „Konjunkturzyklus“ betrachtet. Der Anstieg oder Rückgang der Geschäftsleistung hängt von verschiedenen Faktoren wie der Wirtschaftsstruktur, der Unternehmensführung und anderen interagierenden Kräften ab. Diese zyklischen Geschäftsschwankungen können regelmäßig, aber nicht periodisch sein. Generally, Unternehmen durchlaufen einen vierphasigen Zyklismus process bestehend aus Wohlstand, Rezession, Depression usw revWert

Solche zyklischen Schwankungen sind integraler Bestandteil eines Zeitreihenmusters, da die Geschäftsentwicklung stark vom Geschlecht abhängtated „sequentielle Datenpunkte“.

Zufällige oder unregelmäßige Bewegungen

Zufällige Komponenten verursachen eine signifikante Variation der beobachteten Variablen. Dies sind rein unregelmäßige Schwankungen ohne festgelegtes Muster. Die Kräfte sind unvorhersehbar, unberechenbar und von Natur aus unberechenbar – zum Beispiel Erdbeben, Überschwemmungen, Hungersnöte und andere Katastrophen.

Die oben beschriebenen zufälligen Ereignisse werden unter Verwendung der Quellzeitreihendaten analysiert, um solche realen Szenarien, die in der Zukunft auftreten können, besser zu bewältigen.

Arten von Zeitreihen

Zeitreihendaten können in vier Typen unterteilt werden: deterministisch, nicht deterministisch, stationär und nicht stationär. Schauen wir uns jeden Typ im Detail an.

#1. Deterministische Zeitreihen

Eine deterministische Zeitreihe kann mit einem analytischen Ausdruck beschrieben werden. Es beinhaltet keine zufälligen oder probabilistischen Aspekte. Mathematically, kann es für alle Zeitintervalle exakt durch eine Taylor-Reihenentwicklung ausgedrückt werden. Dies ist möglich, wenn alle seine Ableitungen zu einem bestimmten Zeitpunkt bekannt sindbitseltener Zeitpunkt. Diese Derivate geben explizit die Vergangenheit und Zukunft zu diesem Zeitpunkt an. Wenn alle Bedingungen erfüllt sind, ist eine Akzidenz möglichatePrognostizieren Sie sein zukünftiges Verhalten und analysieren Sie, wie es sich in der Vergangenheit verhalten hat.

#2. Nichtdeterministische Zeitreihen

Eine nicht deterministische Zeitreihe weist einen zufälligen Aspekt aufated damit, was prevents ist explizit descriptIon. Daher sind analytische Ausdrücke nicht ausreichend geeignete Lösungen, um eine solche Zeitreihe auszudrücken. Eine Zeitreihe kann aus folgenden Gründen nicht deterministisch sein:

1. Die zur Beschreibung erforderlichen Informationen liegen nicht vollständig vor. Obwohl Daten grundsätzlich vorhanden sein können, können sie nicht vorliegenated als explizit quantifizierbar.
2. Die Datengenerierung process ist zufälliger Natur.

Aufgrund des Zufallsfaktors gehorcht die nicht-deterministische Zeitreihe Wahrscheinlichkeitsgesetzen. Daher werden die Daten in statistischer Hinsicht behandelt – impliziert, dass Daten durch Wahrscheinlichkeitsverteilungen und Mittelwerte verschiedener Formen definiert sind. Dazu gehören Mittel und Maße der Streuung, dh Varianzen.

#3. Stationäre Zeitreihen

In einer stationären Zeitreihe hängen die statistischen Eigenschaften wie Mittelwert, Varianz und andere nicht vom Zeitaspekt ab. Eine stationäre Zeitreihe ist einfacher vorherzusagen, da man state mit Sicherheit, dass seine statistischen Eigenschaften die gleichen bleiben werden, wie sie in der Vergangenheit beobachtet wurden. Daher verschiedene statistische forecasting-Methoden basieren auf dem Argument, dass die Zeitreihe nahezu stationär ist. Dies impliziert, dass die Zeitreihen in Näherung durch Anwendung einfacher ma als stationär angesehen werden könnenthematicalle Transformationen.

#4. Instationäre Zeitreihen

In einer instationären Reihe variieren die statistischen Eigenschaften mit der Zeit. Daher fallen die Zeitreihen mit Trends oder Saisonalität unter das instationäre cateblutig, da der Trend und die Saisonalität den Wert der Zeitreihe in unterschiedlichen Zeitintervallen beeinflussen können. Instationäre Zeitreihen beschreiben unvorhersehbare Daten, Sreves aus der Modellierung entfernen oder forecasted..

Zeitreihenanalyse und ForecastIng.

Zeitreihenanalyse und forecasting sind praktische Werkzeuge zum Beobachten, Analysieren und Studieren der Entwicklung und Dynamik von Vitalfunktionen processEs und Gegenstände verschiedener Art. Schauen wir uns jeden einzelnen in Gre anater Tiefe.

Zeitreihenanalyse

Die Zeitreihenanalyse ist definiert als a process Analyse der über einen bestimmten Zeitraum gesammelten Daten. Dabei erfassen Datenanalysten Daten in konstanten Abständen über einen festgelegten Zeitraum. Die Datenbeobachtung rate, also das Zeitintervall, kann von Sekunden bis zu Jahren variieren.

Zeitreihendaten beschreiben Variablen unten inspection, da es eine detaillierte Analyse des schwankenden Musters über einen bestimmten Zeitraum liefert. Die für die Analyse erforderlichen Parameter können je nach Domäne und Disziplin variieren. Einige der Beispiele könnten sein:

• Wissenschaftliche Instrumente – Aufgezeichnete Daten pro Tag
• Kommerzielle Website – Kundenbesuche pro Tag
• Börse – Aktienwerte pro Woche
• Saison – Regentage pro Jahr

Um Konsistenz und Zuverlässigkeit sicherzustellen, wird die Zeitreihenanalyse durchgeführtates auf großen Mengen von Datenpunkten. Eine gute Stichprobengröße ist eine subtile Darstellung der Authentizität eines entdeckten Trends oder Musters.

ZusatzallyDie Zeitreihenanalyse eignet sich auch zur Vorhersage zukünftiger Ereignisse auf der Grundlage vergangener aufgezeichneter Daten.

Zeitfolgen ForecastIng.

Die Zeitreihenanalyse ermöglicht es Unternehmen, die Grundursache für Schwankungen in Trends im Laufe der Zeit zu identifizieren. Wenn die Daten vorliegen, geben Sie einrises können dann weiter studieren und recherchieren, um besser zu verstehen, wie man unbekannte Trends angeht und forecast Kommende Veranstaltungen. Firmengenerally beschäftigen Datenvisualisierung Techniken, um solche Anomalien in Daten zu bestimmen.

Zeitfolgen forecastIng. revEs geht um zwei wesentliche Faktoren:

1. Antizipierenate zukünftige Ereignisse basierend auf dem Datenverhalten der Vergangenheit.
2. Gehen Sie davon aus, dass die kommenden Trends Ähnlichkeiten mit dem Datenmuster der Vergangenheit aufweisen.

In forecastDas Hauptziel besteht darin, essentiell zu seinally Vorhersagen, wie die Datenpunkte in Zukunft gleich bleiben oder variieren werden. Zum besseren Verständnis finden Sie hier einige Beispiele aus verschiedenen Branchen nuances der Zeitreihenanalyse und forecasting.

• Aktienmarkt - Forecastjeden Tag den Schlusskurs der Aktie ermitteln.
• Verkäufe – Prognostizieren Sie die Produktverkäufe für ein Geschäft jeden Tag.
• Preisgestaltung - Forecastden durchschnittlichen Kraftstoffpreis pro Tag ermitteln.

Einige der gängigen statistischen Techniken für Zeitreihen forecastDazu gehören der einfache gleitende Durchschnitt (SMA), die exponentielle Glättung (SES) und die autoregressive Integrierungated gleitender Durchschnitt (ARIMA) und neuronales Netzwerk (NN).

Zeitreihendaten in der Cloud

Um den Wert von Zeitreihendaten zu enthüllen, geben Sie einrises should be able to store and query data quickly. Capital market companies rely on large volumes of historical and streaming data to employ real-time data analytics and make impactful business decisions. This may involve predicting vulnerability at stock prices, determining net capital requirements, or forecasting Austausch rateS. Um Flexibilität zu bieten und process Um Daten nahtlos zu übertragen, entscheiden sich viele Unternehmen für die Migration ihrer Zeitreihendatenbanken auf die Cloud.

Durch die Migration von Zeitreihendatenbanken in Clouds können Unternehmen bei Bedarf auf unbegrenzte Ressourcen zugreifen. Es ermöglicht Unternehmen, Hunderte von Kernen zu nutzen, um ihre Aufgabe zu erfüllen und den Netzwerkdurchsatz zu maximierenateNcy-Probleme.

Für rechenintensive Workloads eignen sich Zeitreihendatenbanken in der Cloud-Infrastruktur. Dazu gehört die Durchführung von Risikoberechnungen als Reaktion auf Markttrends in Echtzeit. Finanzunternehmen können den Aufwand für Rechenzentren einsparen zero an der Nutzung von Ressourcen, um die Produktivität ihrer Arbeitslasten zu verbessern.

Cloud-Anbieter wie AWS bieten Amazon-Timestream, einem Zeitreihen-Datenbankdienst, der das einfache Laden, Speichern und Analysieren von Zeitreihen-Datasets ermöglicht. Sie bieten Speicher zur Verwaltung transaktionsintensiver Workloads, Echtzeit-Analysetools und Daten-Streaming-Funktionen, um Ereignisse bei ihrem Auftreten zu präsentieren.

Daher verstärkt und skaliert die Cloud-Infrastruktur die Vorteile von Zeitreihendaten.

Anwendungen von Zeitreihen

Zeitreihenmodelle dienen zwei Zwecken,

1. Verstehen Sie die zugrunde liegenden Faktoren, die ein bestimmtes Datenmuster erzeugt haben.
2. Passen Sie basierend auf der Analyse ein Modell an forecast Schwellungen und Blutungen monitor.

Sehen wir uns einige Anwendungsfälle von Zeitreihendaten an.

#1. Zeitreihen im Finanz- und Wirtschaftsbereich

Alle Finanz-, Geschäfts- und Investitionsentscheidungen werden auf der Grundlage aktueller Markttrends und Nachfrage getroffen forecastS. Zur Erläuterung werden Zeitreihendaten verwendet, correlate und den dynamischen Finanzmarkt vorhersagen. Finanzexperten können die zu liefernden Finanzdaten prüfen forecasts für Anwendungen, die zur Risikominderung, Preisstabilisierung und zum Handel beitragen.

Die Zeitreihenanalyse spielt in der Finanzanalyse eine Schlüsselrolle. Es wird im Interesse r verwendetate Prognose, forecasting die Volatilität in Aktienmärkte, und viele mehr. Die Geschäftsinteressenten und politischen Entscheidungsträger können fundierte Entscheidungen über Produktion, Einkäufe und Ressourcenzuweisung treffen und ihre Geschäftsabläufe optimieren.

This analysis is effectively used in the investment sector to monitor the security rates und ihre Schwankungen im Laufe der Zeit. Der Wertpapierpreis kann auch kurzfristig (dh Daten pro Stunde oder Tag aufzeichnen) oder langfristig (dh Beobachtung über Monate oder Jahre hinweg) beobachtet werden. Die Zeitreihenanalyse ist ein nützliches Werkzeug, um zu verfolgen, wie sich ein Wertpapier, ein Vermögenswert oder eine Wirtschaftsvariable über einen längeren Zeitraum entwickelt.

#2. Zeitreihen im medizinischen Bereich

Das Gesundheitswesen entwickelt sich schnell zu einem datengesteuerten Bereich. Neben Finanz- und Geschäftsanalysen ist auch der medizinische Bereich von großer Bedeutung leverAlterungszeitreihenanalyse.

Stellen Sie sich ein Szenario vor, das eine Synergie von Zeitreihendaten erfordert, Medically abgestimmte Verfahren und Data-Mining-Techniken bei der Behandlung von Krebspatienten. Ein solches Hybrid-Framework kann dazu verwendet werden harness -Funktion extraFunktionsfunktionen aus den gesammelten Zeitreihendaten (z. B. Röntgenbilder des Patienten), um den Fortschritt des Patienten und sein Ansprechen auf die vom Arzt bereitgestellten Behandlungen zu verfolgenaternity.

Im Gesundheitssektor ist es von entscheidender Bedeutung, aus den sich ständig ändernden Zeitreihendaten Rückschlüsse zu ziehen. ZusatzallyFortgeschrittene medizinische Praxen verlangen, dass Patientenakten im Laufe der Zeit verknüpft werden, um den Gesundheitszustand des Patienten besser sichtbar zu machen. Außerdem müssen die Gesundheitsparameter des Patienten in regelmäßigen Abständen präzise erfasst werden, um ein klareres Bild über den Gesundheitszustand des Patienten zu erhalten.

Da fortschrittliche medizinische Instrumente in den Vordergrund rücken, hat die Zeitreihenanalyse dies etabliertself im Gesundheitsbereich. Betrachten Sie die folgenden Beispiele:

• ECGs devices: Devices invented for monitoring cardiac conditions by recording the electrical pulses of the heart.
• EEG-Geräte: Geräte zur Quantifizierung der elektrischen Aktivität im Gehirn.

Solche Geräte haben es Ärzten ermöglicht, Zeitreihenanalysen schneller, effektiver und genauer durchzuführenate medizinische Diagnose.

ZusatzallyMit dem Aufkommen von IoT-Geräten wie tragbaren Sensoren und tragbaren Gesundheitsgeräten können Menschen nun mit minimalem Aufwand regelmäßig Messungen ihrer Gesundheitsvariablen über einen längeren Zeitraum durchführen. Dies führt zu einer konsistenten Datenerfassung zeitabhängiger medizinischer Daten sowohl für kranke als auch für gesunde Personen.

#3. Zeitreihen in der Astronomie

Astronomie und Astrophysik sind die beiden modernen Disziplinen, in denen Zeitreihendaten erfasst werden leverdeutlich gealtert.

FundamenteallyIn der Astronomie geht es darum, die Flugbahnen kosmischer Objekte und Himmelskörper zu zeichnen und Genauigkeiten durchzuführenate Messungen, um das Universum jenseits der Erdatmosphäre besser zu verstehen. Aufgrund dieser Anforderung sind astronomische Experten gefragt profiKenntnisse im Umgang mit Zeitreihendaten bei der Kalibrierung und Konfiguration komplexer Instrumente sowie der Untersuchung astronomischer Objekte von Interesse.

Zeitreihendaten sind seit langem assoziativated mit dem Bereich der Astronomie. Im Jahr 800 v. Chr. wurden in regelmäßigen Abständen Sonnenflecken-Zeitreihendaten gesammelt. Seitdem wurde die Zeitreihenanalyse verwendet

• Entdecken Sie ferne Sterne basierend auf stellar Entfernungen,
• Beobachten Sie kosmische Ereignisse wie Supernovae, um den Ursprung unseres Universums besser zu verstehen.

Zeitreihendaten, in diesem Fall relates zum wavelengths and intensities of light given off by stars, celestial bodies, or objects. Astronomers constantly monitor such live streaming data to detect cosmic events in real-time as and when they occur.

In jüngster Zeit haben sich Forschungsgebiete wie die Astroinformatik und die Astrostatistik herausgebildet, die blend verschiedene Disziplinen wie Data Mining, maschinelles Lernen, Computational Intelligence und Statistik. In diesen neuartigen Forschungsbereichen besteht die Rolle von Zeitreihendaten darin, astronomische Objekte schnell und effizient zu erkennen und zu klassifizieren.

#4. Zeitreihe in ForecastWetter

Aristoteles untersuchte ausführlich Wettermuster, um die Ursachen und Auswirkungen besser zu verstehen, die bei Wetterveränderungen in der Antike beobachtet wurden. Im Laufe der Tage begannen Wissenschaftler mit der Aufzeichnung des Wetters.related Daten auf Instrumenten wie „Barometer“ zur Berechnung atmosphärischer Variablen. Die Daten wurden in regelmäßigen Abständen gesammelt und an verschiedenen Orten aufbewahrt.

Mit der Zeit, Eventually, Wetter forecasts begann in Zeitungen zu erscheinen. Schneller Vorlauf in die heutige Zeit, das allgegenwärtige Wetter forecastMessstationen sind in verschiedenen Regionen der Welt installiert, um die Genauigkeit zu erfassenate Wettervariablen.

Solche Stationen verfügen über fortschrittliche Funktionsgeräte, die zum Sammeln und Korrigieren miteinander verbunden sindrelate Wetterdaten von verschiedenen Standorten. Der Korrelated Daten werden verwendet forecast Wetterbedingungen zu jedem Zeitpunkt je nach Bedarf.

#5. Zeitreihen in der Geschäftsentwicklung

Zeitreihendaten ermöglichen es Unternehmen, Geschäftsentscheidungen zu treffen. Dies wird dadurch erreicht, dass process analysiert vergangene Daten, um zukünftige Ereignisse abzuleiten und Aufschluss über wahrscheinliche Möglichkeiten zu geben. Das vergangene Datenmuster wird verwendet, um die folgenden Parameter abzuleiten:

• Geschäft growth: Zur Bewertungate die gesamte finanzielle und geschäftliche Leistung und Messung growJuni sind Zeitreihendaten das geeignetste und zuverlässigste Gut.

• Schätzungate Trend: Zur Schätzung können verschiedene Zeitreihenmethoden eingesetzt werdenate aufkommende Trends. Stellen Sie sich beispielsweise vor, dass diese Methoden Datenbeobachtungen über einen bestimmten Zeitraum analysieren, um über einen Anstieg oder Rückgang der Verkäufe eines bestimmten elektronischen Geräts nachzudenken.

• Enthülle saisonale Muster: Die aufgezeichneten Datenpunkte könnten revEchte Schwankungen und saisonale Muster, die bei der Datenerhebung hilfreich sein könnten forecasting. Die gewonnenen Dateninformationen spielen eine Schlüsselrolle für Märkte, in denen die Produktpreise schwankenate Saisonally. Solche Daten können Unternehmen helfenrises in better product planning und Entwicklung.

Fazit

Zusammenfassend können Zeitreihendaten als Merkmale komplexer Datenpunkte betrachtet werden, die über einen konstanten Zeitraum gesammelt wurden. Zeitreihenanalyse, Modellierung und forecastMit dem Aufkommen von sind sie zu einem festen Bestandteil unseres Alltags geworden IoT-Gadgets, Smart-Home-Geräte und tragbare Geräte. Darüber hinaus finden Zeitreihendaten in verschiedenen Bereichen Anwendung, darunter Gesundheitswesen, Astrophysik, Wirtschaft, Ingenieurwesen, Wirtschaft und viele mehr.