Ajralmas qismiga

|
Ajralmas qismiga
|
bet | 1/7 | Sana | 17.02.2024 | Hajmi | 493,8 Kb. | | #158250 |
Bog'liq Документ Microsoft Word (3)
Ma'lumotlar tahlili zamonaviy biznes va ilmiy tadqiqotlarning ajralmas qismiga aylandi . Va ma'lumotlarni tahlil qilishning asosiy jihatlaridan biri bu vaqt seriyasidir. Vaqt seriyalarini samarali qayta ishlash turli sohalarda prognozlash, strategik rejalashtirish va qarorlar qabul qilishda muhim rol o'ynaydi.
Vaqt seriyalari - bu har bir ma'lumot nuqtasi vaqtning ma'lum bir nuqtasi bilan bog'langan ma'lumotlar to'plami. Bu kunlik moliyaviy ma'lumotlardan tortib veb-saytlarni soatlik bosish yoki hatto oylik ob-havo o'qishlarigacha bo'lgan har qanday narsa bo'lishi mumkin. Nega bizga bu kerak? Chunki vaqt seriyalari bizga ma'lumotlarning vaqt o'tishi bilan qanday o'zgarishi haqida qimmatli ma'lumot beradi .
Vaqt seriyalari hal qiluvchi rol o'ynaydigan sohalar:
1. Moliyaviy tahlil: aksiyalar bahosini prognoz qilish, bozor tendentsiyalarini tahlil qilish va sarmoya kiritish uchun optimal vaqtni aniqlash.
2. Marketing va foydalanuvchi faoliyatini tahlil qilish: Veb-saytda foydalanuvchi xatti-harakatlaridagi o'zgarishlarni kuzatish, tovar va xizmatlarga bo'lgan talabni prognozlash.
3. Talabni prognozlash: zaxiralar tugashi yoki ortiqcha zahiralarni oldini olish uchun optimal inventar darajasini aniqlash.
4. Kasalliklar bo'yicha vaqtinchalik ma'lumotlarni tahlil qilish: Epidemiya tarqalishini baholash, kasallanish va o'limni bashorat qilish.
5. Iqlim tadqiqotlari: iqlim tendentsiyalarini tahlil qilish uchun harorat va yog'ingarchilik kabi iqlim parametrlaridagi o'zgarishlarni o'rganish.
6. Trafik prognozi: veb-saytlar va tarmoqlardagi trafikni tahlil qilish va bashorat qilish.
7. Sanoat uskunalari va texnik xizmat ko'rsatish: Uskunaning ishlamay qolish vaqtini bashorat qilish va ishlab chiqarish jarayonlarini optimallashtirish.
Vaqt seriyalari kundalik hayotda ham mavjud: harorat o'lchovlari, moliyaviy indekslardagi harakatlar yoki hatto kiyinadigan qurilmalar yordamida kundalik jismoniy faollik o'lchovlari ham barcha vaqt seriyasidir. Vaqt seriyalari statsionar (o'rtacha va dispersiya kabi statistik belgilar vaqt o'tishi bilan doimiy bo'lib qolsa) yoki statsionar bo'lmagan (vaqt davomida bu xususiyatlar o'zgarganda)
bo'lishi mumkin . Vaqt seriyasining mohiyatini tushunish tegishli tahlil usullarini tanlash uchun muhimdir.
Vaqt seriyalarining asosiy xarakteristikalari
Trend: Trend - bu ma'lumotlarning uzoq muddatli o'zgarishi. Bu o'sish yoki pasayish bo'lishi mumkin. Misol uchun, agar sizning kompaniyangizning savdosi bir yil davomida har oy o'sib borayotgan bo'lsa, bu tendentsiya bo'ladi.
Mavsumiylik: Mavsumiylik - bu ma'lumotlarning muntazam ravishda takrorlanadigan davriy o'zgarishi. Misol uchun, o'yinchoqlar savdosi bayramlar oldidan ko'tarilishi va undan keyin tushishi mumkin.
Shovqin: Shovqin - bu ma'lum naqshlarga rioya qilmaydigan ma'lumotlarning tasodifiy tebranishlari. Bunga tasodifiy hodisalar yoki o'lchash xatolari kabi turli omillar sabab bo'lishi mumkin.
Tsikllar: tsikllar - mavsumiylik bilan bog'liq bo'lmagan ma'lumotlarning uzoq muddatli tebranishlari. Misol uchun, iqtisodiy tsikllar o'sish to'lqinlariga va savdoning pasayishiga olib kelishi mumkin.
Statsionarlik: Statsionar vaqt seriyasi - bu o'rtacha va dispersiya kabi statistik xususiyatlar vaqt o'tishi bilan doimiy bo'lib qoladi. Vaqt seriyasini tahlil qilishning ko'p usullari ma'lumotlarning statsionarligini nazarda tutadi.
|
| |