Eine Einführung in Zeitreihendaten

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

What is Time Series Data?

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.

Es wird allgemein davon ausgegangen, dass Zeitreihen in regelmäßigen Zeitabständen erzeugt werden und werden als regelmäßige Zeitreihen bezeichnet. Die Daten innerhalb dieser Zeitreihen müssen jedoch nicht in regelmäßigen Abständen generiert werden. Solche Fälle umfassen unregelmäßige Zeitreihen, bei denen Daten einer zeitlich abgestuften Sequenz folgen. Dies impliziert, dass Messungen möglicherweise nicht in regelmäßigen Abständen erfolgen. Daten können jedoch in diskreten Zeitintervallen oder als Burst erzeugt werden. Geldautomatenabhebungen oder Kontoeinzahlungen sind Beispiele für unregelmäßige Zeitreihen.

Technisch gesehen ändern sich in einer Zeitreihe eine oder mehrere Variablen über einen bestimmten Zeitraum. Wenn eine einzelne Variable im Laufe der Zeit variiert, wird sie als univariate Zeitreihe bezeichnet. Stellen Sie sich zum Beispiel einen Sensor vor, der jede Sekunde die Temperatur eines Raums misst. Dabei wird zu jedem Zeitpunkt (dh Sekunde) nur ein eindimensionaler Temperaturwert erzeugt. Im Gegenteil, wenn sich mehr als eine Variable im Laufe der Zeit ändert, wird dies als multivariate Zeitreihe bezeichnet. Betrachten Sie zum Beispiel die Bankökonomie. In solchen Fällen werden multivariate Zeitreihen verwendet, um zu verstehen, wie sich politische Änderungen an einer Variablen, wie zum Beispiel dem Reposatz, auf andere Variablen (dh die Kreditauszahlung für Geschäftsbanken) auswirken können.

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, Geburtenrate, Sterblichkeitsrate, Marktschwankungen, Netzwerkleistung und viele andere Anwendungen zu verfolgen. Zu den wichtigsten Anwendungsfällen gehören Überwachung, Vorhersage und Anomalieerkennung. Zeitreihenprognosen spielen beispielsweise eine entscheidende Rolle bei der Bestimmung der Popularität von Datenbankverwaltungssystemen. Die folgende Abbildung zeigt die wachsende Popularität von DBMS im Laufe der Jahre (2019-2021) in einem Zeitreihendiagramm.

Key Components of Time Series

Die Faktoren, die die Werte einer Beobachtung in einer Zeitreihe beeinflussen, werden als ihre Schlüsselkomponenten behandelt. Die drei Komponentenkategorien umfassen:

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 steigen, fallen oder über verschiedene Zeitabschnitte stabil bleiben. Der Gesamttrend muss jedoch immer einem Aufwärts-, Abwärts- oder stabilen Muster entsprechen. Solche Bewegungstendenzen zeigen sich in den Beispielen wie landwirtschaftliche Produktivität, Sterberate, hergestellte Geräte, Anzahl der Fabriken usw.

Linearer und nichtlinearer Trend

Die Darstellung von Zeitreihenwerten gegen die Zeit in einem Diagramm zeigt die Art des Trends basierend auf dem Muster der Datenclusterbildung. Wenn der Datencluster mehr oder weniger um eine gerade Linie liegt, wird der Trend als linearer Trend bezeichnet. Andernfalls zeigt 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 zu wiederholen. Sie haben unregelmäßige kurze Ausbrüche und beeinflussen die untersuchten Variablen. Die beiden Kategorietypen unter kurzfristiger Bewegung umfassen:

Saisonale Variationen

Diese Versionen arbeiten regelmäßig und periodisch über einen Zeitraum von weniger als einem Jahr. Sie neigen dazu, während eines Zeitraums von 12 Monaten ein ähnliches oder fast dasselbe Muster aufzuweisen. Solche Schwankungen werden Teil einer Zeitreihe, wenn die Daten regelmäßig, dh stündlich, täglich, wöchentlich, monatlich oder vierteljährlich erfasst werden.

Saisonale Schwankungen sind entweder vom Menschen verursacht oder natürlich vorkommend. Unterschiedliche Jahreszeiten oder klimatische Bedingungen spielen bei solchen Variationen eine entscheidende Rolle. Zum Beispiel hängt die Pflanzenproduktion vollständig von den Jahreszeiten ab. Ebenso hängt der Markt für einen Regenschirm oder eine Regenjacke von der Regenzeit ab, während der Verkauf von Kühlern und Klimaanlagen während der Sommersaison seinen Höhepunkt erreicht.

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 sich tendenziell über einen Zeitraum von mehr als einem Jahr erstrecken, werden als zyklische Variationen 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 zusammenwirkenden Kräften ab. Diese zyklischen Geschäftsschwankungen können regelmäßig, aber nicht periodisch sein. Im Allgemeinen durchlaufen Unternehmen einen vierstufigen zyklischen Prozess, der Wohlstand, Rezession, Depression und Wiederbelebung umfasst.

Solche zyklischen Schwankungen sind integraler Bestandteil eines Zeitreihenmusters, da die Geschäftsentwicklung stark von den generierten „sequentiellen Datenpunkten“ abhängt.

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.

Types of Time Series

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. Mathematisch lässt sie sich für alle Zeitintervalle in Form einer Taylor-Reihenentwicklung exakt ausdrücken. Dies ist möglich, wenn alle seine Ableitungen zu einem beliebigen Zeitpunkt bekannt sind. Diese Derivate spezifizieren zu diesem Zeitpunkt explizit die Vergangenheit und die Zukunft. Wenn alle Bedingungen erfüllt sind, ist es möglich, sein zukünftiges Verhalten genau vorherzusagen und zu analysieren, wie es sich in der Vergangenheit verhalten hat.

#2. Nichtdeterministische Zeitreihen

Einer nicht-deterministischen Zeitreihe ist ein zufälliger Aspekt zugeordnet, der ihre explizite Beschreibung verhindert. Daher sind analytische Ausdrücke keine ausreichenden Lösungen, um eine solche Zeitreihe auszudrücken. Eine Zeitreihe kann aus folgenden Gründen nicht deterministisch sein:

1. Die zur Beschreibung erforderlichen Informationen sind nicht vollständig verfügbar. Obwohl Daten grundsätzlich vorhanden sein können, können sie nicht explizit als quantifizierbar behandelt werden.
2. Der Datenerzeugungsprozess 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 mit Sicherheit sagen kann, dass ihre statistischen Eigenschaften die gleichen bleiben, wie sie in der Vergangenheit beobachtet wurden. Daher basieren verschiedene statistische Prognoseverfahren auf dem Argument, dass die Zeitreihe nahezu stationär ist. Dies impliziert, dass die Zeitreihen in Näherung durch einfache mathematische Transformationen als stationär angesehen werden können.

#4. Instationäre Zeitreihen

In einer nichtstationären Reihe ändern sich die statistischen Eigenschaften mit der Zeit. Daher fallen Zeitreihen mit Trends oder Saisonalität in die Kategorie nicht stationär, da Trend und Saisonalität den Wert der Zeitreihen in unterschiedlichen Zeitintervallen beeinflussen können. Instationäre Zeitreihen beschreiben unvorhersehbare Daten und verhindern, dass sie modelliert oder prognostiziert werden.

Time Series Analysis and Forecasting

Zeitreihenanalyse und Vorhersage sind praktische Werkzeuge zur Beobachtung, Analyse und Untersuchung der Evolution und Dynamik von lebenswichtigen Prozessen und Objekten unterschiedlicher Art. Schauen wir uns jeden genauer an.

Zeitreihenanalyse

Die Zeitreihenanalyse ist definiert als ein Prozess der Analyse der über einen bestimmten Zeitraum gesammelten Daten. Dabei erfassen Datenanalysten Daten in konstanten Intervallen über einen festen Zeitraum. Die Datenbeobachtungsrate, dh das Zeitintervall, kann von Sekunden bis zu Jahren variieren.

Zeitreihendaten beschreiben die untersuchten Variablen, da sie eine detaillierte Analyse des fluktuierenden Musters über einen bestimmten Zeitraum bieten. Die für die Analyse erforderlichen Parameter können in verschiedenen Domänen und Disziplinen variieren. Einige der Beispiele können sein:

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

Um Konsistenz und Zuverlässigkeit zu gewährleisten, arbeitet die Zeitreihenanalyse mit großen Mengen von Datenpunkten. Eine gute Stichprobengröße ist eine subtile Darstellung der Authentizität eines entdeckten Trends oder Musters.

Darüber hinaus eignet sich die Zeitreihenanalyse auch für die Vorhersage zukünftiger Ereignisse auf der Grundlage vergangener aufgezeichneter Daten.

Zeitreihenprognose

Die Zeitreihenanalyse ermöglicht es Unternehmen, die Ursache von Trendschwankungen im Laufe der Zeit zu identifizieren. Mit den verfügbaren Daten können Unternehmen dann weiter studieren und recherchieren, um besser zu verstehen, wie sie unbekannte Trends angehen und bevorstehende Ereignisse vorhersagen können. Unternehmen beschäftigen in der Regel Datenvisualisierung Techniken, um solche Anomalien in Daten zu bestimmen.

Die Vorhersage von Zeitreihen dreht sich um zwei wesentliche Faktoren:

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

Bei der Prognose besteht das primäre Ziel darin, im Wesentlichen vorherzusagen, wie die Datenpunkte in Zukunft gleich bleiben oder variieren. Hier sind einige Beispiele aus verschiedenen Branchen, um die Nuancen der Zeitreihenanalyse und -prognose besser zu verstehen.

• Aktienmarkt – Prognose des täglichen Schlusskurses der Aktie.
• Verkäufe – Prognostizieren Sie die Produktverkäufe für ein Geschäft jeden Tag.
• Preisgestaltung – Vorhersage des durchschnittlichen Kraftstoffpreises pro Tag.

Einige der gebräuchlichen statistischen Techniken, die für die Zeitreihenvorhersage verwendet werden, umfassen den einfachen gleitenden Durchschnitt (SMA), die exponentielle Glättung (SES), den autoregressiven integrierten gleitenden Durchschnitt (ARIMA) und das neuronale Netz (NN).

Time Series Data in the Cloud

Um den Wert von Zeitreihendaten aufzudecken, sollten Unternehmen in der Lage sein, Daten schnell zu speichern und abzufragen. Kapitalmarktunternehmen verlassen sich auf große Mengen historischer und Streaming-Daten, um Echtzeit-Datenanalysen durchzuführen und wirkungsvolle Geschäftsentscheidungen zu treffen. Dies kann die Vorhersage der Anfälligkeit bei Aktienkursen, die Bestimmung des Nettokapitalbedarfs oder die Vorhersage von Wechselkursen beinhalten. Um Flexibilität bereitzustellen und Daten nahtlos verarbeiten zu können, entscheiden sich viele Unternehmen für die Migration ihrer Zeitreihendatenbanken auf die Cloud.

Mit der Migration von Zeitreihendatenbanken in Clouds können Unternehmen bei Bedarf auf unbegrenzte Ressourcen zugreifen. Es ermöglicht Unternehmen, Hunderte von Kernen zu verwenden, um ihre Aufgabe zu erfüllen, die den Netzwerkdurchsatz ohne Latenzprobleme maximiert.

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 Overhead des Rechenzentrums eliminieren und auf die Nutzung von Ressourcen verzichten, um die Produktivität ihrer Workloads 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.

Applications of Time Series

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 zur Vorhersage und Überwachung an.

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 Nachfrageprognosen getroffen. Zeitreihendaten werden verwendet, um den dynamischen Finanzmarkt zu erklären, zu korrelieren und vorherzusagen. Finanzexperten können die Finanzdaten untersuchen, um Prognosen für Anwendungen zu erstellen, die bei der Risikominderung helfen, die Preisbildung und den Handel stabilisieren.

Die Zeitreihenanalyse spielt eine Schlüsselrolle in der Finanzanalyse. Es wird in der Zinsprognose verwendet und prognostiziert 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.

Diese Analyse wird im Anlagesektor effektiv verwendet, um die Wertpapierkurse und deren Schwankungen im Laufe der Zeit zu überwachen. Der Wertpapierkurs kann auch kurzfristig (dh Datenaufzeichnung pro Stunde oder Tag) oder langfristig (dh über Monate oder Jahre gestreckte Beobachtung) beobachtet werden. Die Zeitreihenanalyse ist ein nützliches Werkzeug, um zu verfolgen, wie sich ein Wertpapier, ein Vermögenswert oder eine wirtschaftliche Variable über einen längeren Zeitraum entwickelt.

#2. Zeitreihen im medizinischen Bereich

Das Gesundheitswesen entwickelt sich schnell zu einem datengesteuerten Bereich. Neben der Finanz- und Geschäftsanalyse nutzt die Medizin die Zeitreihenanalyse in hohem Maße.

Stellen Sie sich ein Szenario vor, das eine Synergie von Zeitreihendaten, medizinisch abgestimmten Verfahren und Data-Mining-Techniken bei der Behandlung von Krebspatienten erfordert. Ein derartiger Hybridrahmen kann verwendet werden, um Merkmalsextraktionsfunktionalitäten aus den gesammelten Zeitreihendaten (dh Röntgenbildern des Patienten) zu nutzen, um den Fortschritt des Patienten und die Reaktion auf Behandlungen zu verfolgen, die von der Ärzteschaft bereitgestellt werden.

Im Gesundheitswesen ist die Ableitung von Rückschlüssen aus den sich ständig ändernden Zeitreihendaten von entscheidender Bedeutung. Darüber hinaus erfordern fortschrittliche medizinische Praktiken, dass Patientenakten im Laufe der Zeit miteinander verbunden werden, um den Gesundheitszustand des Patienten besser sichtbar zu machen. Außerdem müssen die Gesundheitsparameter des Patienten in regelmäßigen Abständen genau erfasst werden, um ein klareres Bild vom Gesundheitszustand des Patienten zu erhalten.

Mit der zunehmenden Bedeutung fortschrittlicher medizinischer Instrumente hat sich die Zeitreihenanalyse im Gesundheitswesen etabliert. Betrachten Sie die folgenden Beispiele,

• EKG-Geräte: Geräte zur Überwachung von Herzerkrankungen durch Aufzeichnung der elektrischen Pulse des Herzens.
• EEG-Geräte: Geräte zur Quantifizierung der elektrischen Aktivität im Gehirn.

Solche Geräte haben es Medizinern ermöglicht, Zeitreihenanalysen für eine schnellere, effektivere und genaue medizinische Diagnose durchzuführen.

Darüber hinaus können Menschen mit dem Aufkommen von IoT-Geräten wie tragbaren Sensoren und tragbaren Gesundheitsgeräten jetzt mit minimalen Eingaben regelmäßige Messungen ihrer Gesundheitsvariablen im Laufe der Zeit durchführen. Dies führt zu einer konsistenten Datenerhebung 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 erheblich genutzt werden.

Im Wesentlichen umfasst die Astronomie das Zeichnen der Flugbahnen und Himmelskörper von kosmischen Objekten und die Durchführung genauer Messungen, um das Universum jenseits der Erdatmosphäre besser zu verstehen. Aufgrund dieser Anforderung beherrschen Astronomieexperten den Umgang mit Zeitreihendaten, während sie komplexe Instrumente kalibrieren und konfigurieren und astronomische Objekte von Interesse untersuchen.

Zeitreihendaten werden seit langem mit der Astronomie in Verbindung gebracht. Im Jahr 800 v. Chr. wurden in regelmäßigen Abständen Daten über Sonnenflecken-Zeitreihen gesammelt. Seitdem wurde die Zeitreihenanalyse verwendet, um

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

Zeitreihendaten beziehen sich in diesem Fall auf die Wellenlängen und Intensitäten des Lichts, das von Sternen, Himmelskörpern oder Objekten abgegeben wird. Astronomen überwachen ständig solche Live-Streaming-Daten, um kosmische Ereignisse in Echtzeit zu erkennen, sobald sie auftreten.

In jüngster Zeit haben sich Forschungsbereiche wie Astroinformatik und Astrostatistik herausgebildet, die verschiedene Disziplinen wie Data Mining, Machine Learning, Computational Intelligence und Statistik vermischen. In diesen neuen Forschungsgebieten besteht die Rolle von Zeitreihendaten darin, astronomische Objekte schnell und effizient zu erkennen und zu klassifizieren.

#4. Zeitreihen in Wettervorhersagen

Aristoteles untersuchte ausgiebig Wettermuster, um die Ursachen und Auswirkungen, die in der Antike bei Wetteränderungen beobachtet wurden, besser zu verstehen. Im Laufe der Tage begannen die Wissenschaftler, wetterbezogene Daten auf Instrumenten wie dem „Barometer“ aufzuzeichnen, um atmosphärische Variablen zu berechnen. Die Daten wurden in regelmäßigen Abständen erhoben und an verschiedenen Orten aufbewahrt.

Mit der Zeit schließlich Wetter Prognosen begannen in Zeitungen zu erscheinen. Schneller Vorlauf in die heutige Zeit, allgegenwärtige Wettervorhersagestationen sind in verschiedenen Regionen auf der ganzen Welt installiert, um genaue Wettervariablen zu sammeln.

Solche Stationen verfügen über fortschrittliche Funktionsgeräte, die miteinander verbunden sind, um Wetterdaten von verschiedenen Orten zu sammeln und zu korrelieren. Die korrelierten Daten werden verwendet, um Wetterbedingungen zu jedem Zeitpunkt je nach Bedarf vorherzusagen.

#5. Zeitreihen in der Geschäftsentwicklung

Zeitreihendaten ermöglichen es Unternehmen, Geschäftsentscheidungen zu treffen. Dies wird erreicht, indem der Prozess vergangene Daten analysiert, um zukünftige Ereignisse abzuleiten und wahrscheinliche Möglichkeiten aufzudecken. Das Datenmuster der Vergangenheit wird verwendet, um die folgenden Parameter abzuleiten:

• Geschäftswachstum: Um die finanzielle und geschäftliche Gesamtleistung zu bewerten und das Wachstum zu messen, sind Zeitreihendaten die am besten geeignete und zuverlässigste Ressource.

• Schätzungstrend: Verschiedene Zeitreihenmethoden können verwendet werden, um aufkommende Trends abzuschätzen. Stellen Sie sich zum Beispiel vor, diese Methoden analysieren Datenbeobachtungen über einen bestimmten Zeitraum, um einen Anstieg oder Rückgang der Verkäufe eines bestimmten elektronischen Geräts zu reflektieren.

• Enthülle saisonale Muster: Die aufgezeichneten Datenpunkte könnten Schwankungen und saisonale Muster aufdecken, die bei der Datenvorhersage hilfreich sein könnten. Die gewonnenen Dateninformationen spielen eine Schlüsselrolle für Märkte, in denen die Produktpreise saisonal schwanken. Solche Daten können Unternehmen bei der besseren Produktplanung und -entwicklung unterstützen.

Fazit

Zusammenfassend können Zeitreihendaten als Merkmale komplexer Datenpunkte betrachtet werden, die über einen konstanten Zeitraum gesammelt wurden. Zeitreihenanalyse, Modellierung und Vorhersage sind mit dem Aufkommen von . zu einem festen Bestandteil unseres täglichen Lebens 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.