Ο “χρόνος” είναι μια κρίσιμη μεταβλητή όταν πρόκειται για τη συσσώρευση δεδομένων. Στην ανάλυση χρονοσειρών, ο χρόνος είναι ένα σημαντικό στοιχείο δεδομένων.
Πίνακας περιεχομένων
Τι είναι τα δεδομένα χρονοσειρών;
Τα δεδομένα χρονοσειράς αναφέρονται σε μια σειρά σημείων δεδομένων που ταξινομούνται χρονικά. Εισάγει μια εξάρτηση τάξης μεταξύ ενός συνόλου παρατηρήσεων. Οι χρονοσειρές είναι πανταχού παρούσες στον σημερινό κόσμο που βασίζεται στα δεδομένα. Καθώς κάθε γεγονός ακολουθεί το βέλος του χρόνου, βρισκόμαστε σε συνεχή αλληλεπίδραση με μια ποικιλία δεδομένων χρονοσειρών.
Οι χρονοσειρές γενικά θεωρείται ότι δημιουργούνται σε τακτά χρονικά διαστήματα και αναφέρονται ως κανονικές χρονοσειρές. Ωστόσο, τα δεδομένα εντός αυτής της χρονοσειράς δεν χρειάζεται να δημιουργούνται σε τακτά χρονικά διαστήματα. Τέτοιες περιπτώσεις περιλαμβάνουν ακανόνιστες χρονοσειρές όπου τα δεδομένα ακολουθούν μια χρονικά σταδιακή ακολουθία. Αυτό σημαίνει ότι οι μετρήσεις ενδέχεται να μην πραγματοποιούνται σε τακτά χρονικά διαστήματα. Ωστόσο, τα δεδομένα ενδέχεται να δημιουργηθούν σε διακριτά χρονικά διαστήματα ή ως ριπή. Οι αναλήψεις από τα ΑΤΜ ή οι καταθέσεις σε λογαριασμό είναι παραδείγματα παράτυπων χρονοσειρών.
Τεχνικά, σε μια χρονολογική σειρά, μία ή περισσότερες μεταβλητές αλλάζουν σε μια δεδομένη χρονική περίοδο. Εάν μια μεμονωμένη μεταβλητή μεταβάλλεται με την πάροδο του χρόνου, ονομάζεται Μονομεταβλητή χρονοσειρά. Για παράδειγμα, σκεφτείτε έναν αισθητήρα που μετρά τη θερμοκρασία ενός δωματίου κάθε δευτερόλεπτο. Εδώ, δημιουργείται μόνο μια μονοδιάστατη τιμή θερμοκρασίας σε κάθε στιγμή (δηλ. δευτερόλεπτο). Αντίθετα, όταν περισσότερες από μία μεταβλητές αλλάζουν με την πάροδο του χρόνου, ονομάζεται Πολυμεταβλητή χρονοσειρά. Για παράδειγμα, σκεφτείτε τα τραπεζικά οικονομικά. Σε τέτοιες περιπτώσεις, πολυμεταβλητές χρονοσειρές χρησιμοποιούνται για να κατανοήσουν πώς οι αλλαγές πολιτικής σε μια μεταβλητή, όπως το επιτόκιο επαναγοράς, μπορεί να επηρεάσουν άλλες μεταβλητές (δηλαδή, εκταμίευση δανείου για εμπορικές τράπεζες).
Τα δεδομένα χρονοσειρών βρίσκουν την εφαρμογή τους σε κάθε κλάδο, από τα χρηματοοικονομικά, τη γεωλογία, τη μετεωρολογία, τη μεταποίηση έως τους υπολογιστές, το IoT, τις φυσικές και κοινωνικές επιστήμες. Χρησιμοποιείται για την παρακολούθηση των καιρικών αλλαγών, του ποσοστού γεννήσεων, του ποσοστού θνησιμότητας, των διακυμάνσεων της αγοράς, της απόδοσης του δικτύου και πολλών άλλων εφαρμογών. Μερικές από τις κύριες περιπτώσεις χρήσης του περιλαμβάνουν την παρακολούθηση, την πρόβλεψη και τον εντοπισμό ανωμαλιών. Για παράδειγμα, η πρόβλεψη χρονοσειρών παίζει κρίσιμο ρόλο στον προσδιορισμό της δημοτικότητας των συστημάτων διαχείρισης βάσεων δεδομένων. Το παρακάτω σχήμα δείχνει την αυξανόμενη δημοτικότητα του DBMS με τα χρόνια (2019-2021) σε μια γραφική παράσταση χρονοσειράς.
https://www.influxdata.com/time-series-database/
Βασικά συστατικά της χρονοσειράς
Οι παράγοντες που επηρεάζουν τις τιμές μιας παρατήρησης σε μια χρονοσειρά αντιμετωπίζονται ως βασικά συστατικά τους. Οι τρεις κατηγορίες εξαρτημάτων περιλαμβάνουν:
Τάση
Η τάση των δεδομένων να αυξάνονται ή να μειώνονται για μεγάλο χρονικό διάστημα αναφέρεται ως τάση ή μακροπρόθεσμη συνιστώσα. Ωστόσο, είναι σημαντικό να σημειωθεί ότι η κίνηση προς τα πάνω ή προς τα κάτω δεν χρειάζεται απαραίτητα να είναι στην ίδια κατεύθυνση σε ένα δεδομένο χρονικό διάστημα.
Οι τάσεις μπορεί είτε να αυξηθούν, είτε να πέσουν ή να παραμείνουν σταθερές σε διαφορετικά χρονικά διαστήματα. Η συνολική τάση, ωστόσο, πρέπει πάντα να ισοδυναμεί με ένα ανοδικό, καθοδικό ή σταθερό μοτίβο. Τέτοιες τάσεις κίνησης είναι εμφανείς στα παραδείγματα όπως η αγροτική παραγωγικότητα, το ποσοστό θνησιμότητας, οι συσκευές που κατασκευάζονται, ο αριθμός των εργοστασίων κ.λπ.
Γραμμική και Μη Γραμμική Τάση
Η σχεδίαση τιμών χρονοσειρών σε σχέση με το χρόνο σε ένα γράφημα αποκαλύπτει τον τύπο της τάσης με βάση το μοτίβο της ομαδοποίησης δεδομένων. Εάν το σύμπλεγμα δεδομένων είναι περισσότερο ή λιγότερο γύρω από μια ευθεία γραμμή, τότε η τάση ονομάζεται γραμμική τάση. Διαφορετικά, το μοτίβο συμπλέγματος δεδομένων δείχνει μια μη γραμμική τάση, καθώς ο λόγος μεταβολής μεταξύ δύο μεταβλητών δεν είναι σταθερός ή σταθερός. Ως εκ τούτου, τέτοιες τάσεις ονομάζονται επίσης καμπυλόγραμμες συσχετίσεις.
Βραχυπρόθεσμες κινήσεις
Σε μια χρονολογική σειρά, αυτά τα στοιχεία τείνουν να επαναλαμβάνονται σε μια χρονική περίοδο. Έχουν ακανόνιστες σύντομες εκρήξεις και επηρεάζουν τις υπό μελέτη μεταβλητές. Οι δύο τύποι κατηγοριών υπό βραχυπρόθεσμη μετακίνηση περιλαμβάνουν:
Εποχιακές Παραλλαγές
Αυτές οι εκδόσεις λειτουργούν τακτικά και περιοδικά για περίοδο μικρότερη του ενός έτους. Τείνουν να έχουν παρόμοιο ή σχεδόν το ίδιο μοτίβο κατά τη διάρκεια μιας περιόδου 12 μηνών. Τέτοιες παραλλαγές γίνονται μέρος μιας χρονοσειράς εάν τα δεδομένα καταγράφονται τακτικά, δηλαδή ωριαία, ημερήσια, εβδομαδιαία, μηνιαία ή τριμηνιαία.
Οι εποχικές παραλλαγές είναι είτε ανθρωπογενείς είτε φυσικές. Διαφορετικές εποχές ή κλιματικές συνθήκες παίζουν κρίσιμο ρόλο σε τέτοιες παραλλαγές. Για παράδειγμα, η φυτική παραγωγή βασίζεται εξ ολοκλήρου στις εποχές. Ομοίως, η αγορά για ομπρέλα ή αδιάβροχο εξαρτάται από την εποχή των βροχών, ενώ η πώληση ψυγείων και μονάδων AC κορυφώνεται κατά τη θερινή περίοδο.
Οι ανθρωπογενείς συνελεύσεις περιλαμβάνουν φεστιβάλ, πάρτι και περιστάσεις όπως γάμους. Τέτοια βραχυπρόθεσμα γεγονότα επαναλαμβάνονται χρόνο με το χρόνο.
Κυκλικές Παραλλαγές
Οι παραλλαγές χρονοσειρών που τείνουν να λειτουργούν για περίοδο μεγαλύτερη του ενός έτους αναφέρονται ως κυκλικές διακυμάνσεις. Για μια επιχείρηση, μια πλήρης περίοδος θεωρείται ως «Επιχειρηματικός Κύκλος». Η άνοδος ή η πτώση της επιχειρηματικής απόδοσης εξαρτάται από διάφορους παράγοντες όπως η οικονομική δομή, η επιχειρηματική διαχείριση και άλλες αλληλεπιδρώντες δυνάμεις. Αυτές οι κυκλικές επιχειρηματικές παραλλαγές μπορεί να είναι τακτικές αλλά όχι περιοδικές. Γενικά, οι επιχειρήσεις υποβάλλονται σε μια κυκλική διαδικασία τεσσάρων φάσεων που περιλαμβάνει ευημερία, ύφεση, ύφεση και αναζωογόνηση.
Τέτοιες κυκλικές παραλλαγές αποτελούν αναπόσπαστο μοτίβο χρονοσειρών, καθώς η επιχειρηματική ανάπτυξη βασίζεται σε μεγάλο βαθμό στα παραγόμενα «διαδοχικά σημεία δεδομένων».
Τυχαίες ή ακανόνιστες κινήσεις
Τα τυχαία συστατικά προκαλούν σημαντική διακύμανση στη μεταβλητή υπό παρατήρηση. Πρόκειται για καθαρά ακανόνιστες διακυμάνσεις χωρίς καθορισμένο μοτίβο. Οι δυνάμεις είναι απρόβλεπτες, απρόβλεπτες και ασταθείς – για παράδειγμα, σεισμοί, πλημμύρες, λιμοί και άλλες καταστροφές.
Τα τυχαία συμβάντα που περιγράφονται παραπάνω αναλύονται χρησιμοποιώντας τα δεδομένα χρονοσειρών πηγής για την αντιμετώπιση καλύτερων τέτοιων σεναρίων πραγματικής ζωής που μπορεί να προκύψουν στο μέλλον.
Τύποι χρονοσειρών
Τα δεδομένα χρονοσειρών μπορούν να χωριστούν σε τέσσερις τύπους, ντετερμινιστικά, μη ντετερμινιστικά, στάσιμα και μη στάσιμα. Ας ρίξουμε μια ματιά σε κάθε τύπο λεπτομερώς.
#1. Ντετερμινιστική χρονοσειρά
Μια ντετερμινιστική χρονοσειρά μπορεί να περιγραφεί με μια αναλυτική έκφραση. Δεν περιλαμβάνει τυχαίες ή πιθανολογικές πτυχές. Μαθηματικά, μπορεί να εκφραστεί ακριβώς για όλα τα χρονικά διαστήματα με όρους επέκτασης της σειράς Taylor. Αυτό είναι δυνατό εάν όλα τα παράγωγά του είναι γνωστά σε κάποια αυθαίρετη χρονική στιγμή. Αυτά τα παράγωγα προσδιορίζουν ρητά το παρελθόν και το μέλλον εκείνη την εποχή. Εάν πληρούνται όλες οι προϋποθέσεις, είναι δυνατό να προβλεφθεί με ακρίβεια η μελλοντική του συμπεριφορά και να αναλυθεί πώς συμπεριφέρθηκε στο παρελθόν.
#2. Μη ντετερμινιστικές χρονοσειρές
Μια μη ντετερμινιστική χρονοσειρά έχει μια τυχαία πτυχή που σχετίζεται με αυτήν που εμποδίζει τη ρητή περιγραφή της. Ως εκ τούτου, οι αναλυτικές εκφράσεις δεν είναι αρκετά εφικτές λύσεις για να εκφράσουν μια τέτοια χρονοσειρά. Μια χρονοσειρά μπορεί να είναι μη ντετερμινιστική για τους ακόλουθους λόγους:
Λόγω του τυχαίου παράγοντα, η μη ντετερμινιστική χρονοσειρά υπακούει σε πιθανολογικούς νόμους. Επομένως, τα δεδομένα αντιμετωπίζονται με στατιστικούς όρους – υπονοώντας ότι τα δεδομένα ορίζονται από κατανομές πιθανοτήτων και μέσους όρους διαφόρων μορφών. Αυτό περιλαμβάνει μέσα και μέτρα διασποράς, δηλ. αποκλίσεις.
#3. Σταθερή χρονοσειρά
Σε μια σταθερή χρονική σειρά, οι στατιστικές ιδιότητες όπως ο μέσος όρος, η διακύμανση και άλλες δεν βασίζονται στη χρονική πτυχή. Μια σταθερή χρονοσειρά είναι ευκολότερο να προβλεφθεί, καθώς μπορεί κανείς να δηλώσει με βεβαιότητα ότι οι στατιστικές ιδιότητές της θα παραμείνουν ίδιες όπως είχαν παρατηρηθεί στο παρελθόν. Ως εκ τούτου, διάφορες στατιστικές μέθοδοι πρόβλεψης βασίζονται στο επιχείρημα ότι η χρονοσειρά είναι σχεδόν ακίνητη. Αυτό σημαίνει ότι οι χρονικές σειρές μπορούν να θεωρηθούν ως στάσιμες κατά προσέγγιση εφαρμόζοντας απλούς μαθηματικούς μετασχηματισμούς.
#4. Μη στάσιμες χρονοσειρές
Σε μια μη στάσιμη σειρά, οι στατιστικές ιδιότητες ποικίλλουν με το χρόνο. Ως εκ τούτου, οι χρονοσειρές με τάσεις ή εποχικότητα εμπίπτουν στην κατηγορία των μη στάσιμων καθώς η τάση και η εποχικότητα μπορεί να επηρεάσουν την αξία της χρονοσειράς σε διαφορετικά χρονικά διαστήματα. Οι μη σταθερές χρονοσειρές περιγράφουν απρόβλεπτα δεδομένα, αποτρέποντας τη μοντελοποίηση ή την πρόβλεψή τους.
https://www.oreilly.com/library/view/hands-on-machine-learning/9781788992282/15c9cc40-bea2-4b75-902f-2e9739fec4ae.xhtml
Ανάλυση και Πρόβλεψη Χρονοσειρών
Η ανάλυση και η πρόβλεψη χρονοσειρών είναι εύχρηστα εργαλεία για την παρατήρηση, την ανάλυση και τη μελέτη της εξέλιξης και της δυναμικής ζωτικών διαδικασιών και αντικειμένων διαφορετικών ειδών. Ας δούμε το καθένα σε μεγαλύτερο βάθος.
Ανάλυση χρονοσειρών
Η ανάλυση χρονοσειρών ορίζεται ως μια διαδικασία ανάλυσης των δεδομένων που συλλέγονται για μια χρονική περίοδο. Εδώ, οι αναλυτές δεδομένων καταγράφουν δεδομένα σε σταθερά διαστήματα για μια καθορισμένη χρονική περίοδο. Ο ρυθμός παρατήρησης δεδομένων, δηλαδή το χρονικό διάστημα, μπορεί να ποικίλλει από δευτερόλεπτα σε χρόνια.
Τα δεδομένα χρονοσειρών περιγράφουν μεταβλητές υπό επιθεώρηση καθώς παρέχουν μια λεπτομερή ανάλυση του κυμαινόμενου μοτίβου σε ένα συγκεκριμένο χρονικό διάστημα. Οι παράμετροι που είναι απαραίτητες για την ανάλυση μπορεί να διαφέρουν σε διαφορετικούς τομείς και κλάδους. Μερικά από τα παραδείγματα μπορεί να περιλαμβάνουν:
- Επιστημονικά όργανα – Δεδομένα που καταγράφονται ανά ημέρα
- Εμπορικός ιστότοπος – Επισκέψεις πελατών ανά ημέρα
- Χρηματιστήριο – Αξίες μετοχών ανά εβδομάδα
- Εποχή – Βροχερές μέρες το χρόνο
Για να εξασφαλιστεί η συνέπεια και η αξιοπιστία, η ανάλυση χρονοσειρών λειτουργεί σε μεγάλες ποσότητες σημείων δεδομένων. Ένα καλό μέγεθος δείγματος είναι μια λεπτή αναπαράσταση της αυθεντικότητας μιας ανακαλυφθείσας τάσης ή μοτίβου.
Επιπλέον, η ανάλυση χρονοσειρών είναι επίσης κατάλληλη για την πρόβλεψη μελλοντικών γεγονότων με βάση προηγούμενα καταγεγραμμένα δεδομένα.
Πρόβλεψη χρονοσειρών
Η ανάλυση χρονοσειρών επιτρέπει στους οργανισμούς να εντοπίσουν τη βασική αιτία των διακυμάνσεων των τάσεων με την πάροδο του χρόνου. Με δεδομένα στα χέρια, οι επιχειρήσεις μπορούν στη συνέχεια να μελετήσουν και να ερευνήσουν περαιτέρω για να κατανοήσουν καλύτερα πώς να αντιμετωπίσουν άγνωστες τάσεις και να προβλέψουν επερχόμενα γεγονότα. Οι εταιρείες γενικά χρησιμοποιούν τεχνικές οπτικοποίησης δεδομένων για τον προσδιορισμό τέτοιων ανωμαλιών στα δεδομένα.
Η πρόβλεψη χρονοσειρών περιστρέφεται γύρω από δύο βασικούς παράγοντες:
Στην πρόβλεψη, ο πρωταρχικός στόχος είναι ουσιαστικά να προβλέψουμε πώς τα σημεία δεδομένων θα συνεχίσουν να παραμένουν ίδια ή να διαφέρουν στο μέλλον. Ακολουθούν ορισμένα παραδείγματα από διαφορετικούς κλάδους της βιομηχανίας για να κατανοήσετε καλύτερα τις αποχρώσεις της ανάλυσης και της πρόβλεψης σειρών χρόνου.
- Χρηματιστήριο – Πρόβλεψη της τιμής κλεισίματος της μετοχής κάθε μέρα.
- Πωλήσεις – Πρόβλεψη πωλήσεων προϊόντων για ένα κατάστημα κάθε μέρα.
- Τιμολόγηση – Πρόβλεψη της μέσης τιμής καυσίμου κάθε μέρα.
Μερικές από τις κοινές στατιστικές τεχνικές που χρησιμοποιούνται για την πρόβλεψη χρονοσειρών περιλαμβάνουν τον απλό κινητό μέσο όρο (SMA), την εκθετική εξομάλυνση (SES), τον αυτοπαλινδρομικό ολοκληρωμένο κινητό μέσο όρο (ARIMA) και το νευρωνικό δίκτυο (NN).
Δεδομένα χρονοσειρών στο Cloud
Για να αποκαλυφθεί η αξία των δεδομένων χρονοσειρών, οι επιχειρήσεις θα πρέπει να μπορούν να αποθηκεύουν και να αναζητούν δεδομένα γρήγορα. Οι εταιρείες κεφαλαιαγοράς βασίζονται σε μεγάλους όγκους ιστορικών δεδομένων και δεδομένων ροής για να χρησιμοποιούν αναλύσεις δεδομένων σε πραγματικό χρόνο και να λαμβάνουν σημαντικές επιχειρηματικές αποφάσεις. Αυτό μπορεί να περιλαμβάνει την πρόβλεψη ευπάθειας στις τιμές των μετοχών, τον προσδιορισμό των καθαρών κεφαλαιακών απαιτήσεων ή την πρόβλεψη των συναλλαγματικών ισοτιμιών. Για να παρέχουν ευελιξία και να επεξεργάζονται δεδομένα απρόσκοπτα, πολλές εταιρείες επιλέγουν τη μετεγκατάσταση των βάσεων δεδομένων χρονοσειρών τους στο cloud.
Με τη μετάβαση των βάσεων δεδομένων χρονοσειρών στα σύννεφα, οι οργανισμοί μπορούν να αποκτήσουν πρόσβαση σε απεριόριστους πόρους κατ’ απαίτηση. Επιτρέπει στις εταιρείες να χρησιμοποιούν εκατοντάδες πυρήνες για να ολοκληρώσουν το έργο τους που μεγιστοποιεί την απόδοση του δικτύου χωρίς προβλήματα καθυστέρησης.
Οι βάσεις δεδομένων χρονοσειρών στην υποδομή cloud είναι κατάλληλες για φόρτους εργασίας υψηλής έντασης υπολογισμού. Αυτό περιλαμβάνει την εκτέλεση υπολογισμών κινδύνου ανάλογα με τις τάσεις της αγοράς σε πραγματικό χρόνο. Οι χρηματοπιστωτικές εταιρείες μπορούν να καταργήσουν τα έξοδα του κέντρου δεδομένων και να μη χρησιμοποιήσουν πόρους για να βελτιώσουν την παραγωγικότητα του φόρτου εργασίας τους.
Παρέχουν προμηθευτές cloud όπως το AWS Amazon Timestream, μια υπηρεσία βάσης δεδομένων χρονοσειρών που επιτρέπει την εύκολη φόρτωση, αποθήκευση και ανάλυση συνόλων δεδομένων χρονοσειρών. Προσφέρουν αποθηκευτικό χώρο για τη διαχείριση φόρτου εργασίας έντασης συναλλαγών, εργαλεία ανάλυσης σε πραγματικό χρόνο και λειτουργικότητα ροής δεδομένων για την εμφάνιση συμβάντων όπως και όταν συμβαίνουν.
Ως εκ τούτου, η υποδομή cloud ενισχύει και κλιμακώνει τα οφέλη των δεδομένων χρονοσειρών.
Εφαρμογές Χρονοσειρών
Τα μοντέλα χρονοσειρών εξυπηρετούν δύο σκοπούς,
Ας δούμε μερικές από τις περιπτώσεις χρήσης της εφαρμογής δεδομένων χρονοσειρών.
#1. Χρονοσειρές σε Χρηματοοικονομικό και Επιχειρηματικό Τομέα
Όλες οι οικονομικές, επιχειρηματικές και επενδυτικές αποφάσεις λαμβάνονται με βάση τις τρέχουσες τάσεις της αγοράς και τις προβλέψεις ζήτησης. Τα δεδομένα χρονοσειρών χρησιμοποιούνται για να εξηγήσουν, να συσχετίσουν και να προβλέψουν τη δυναμική χρηματοπιστωτική αγορά. Οι οικονομικοί εμπειρογνώμονες μπορούν να εξετάσουν τα οικονομικά δεδομένα για να δώσουν προβλέψεις για εφαρμογές που βοηθούν στον μετριασμό του κινδύνου, στη σταθεροποίηση των τιμών και στις συναλλαγές.
Η ανάλυση χρονοσειρών παίζει βασικό ρόλο στη χρηματοοικονομική ανάλυση. Χρησιμοποιείται στην πρόβλεψη επιτοκίων, την πρόβλεψη της αστάθειας στις χρηματιστηριακές αγορές και πολλά άλλα. Οι επιχειρηματικοί φορείς και οι υπεύθυνοι χάραξης πολιτικής μπορούν να λαμβάνουν τεκμηριωμένες αποφάσεις σχετικά με την κατασκευή, τις αγορές, την κατανομή πόρων και τη βελτιστοποίηση των επιχειρηματικών τους λειτουργιών.
Αυτή η ανάλυση χρησιμοποιείται αποτελεσματικά στον επενδυτικό τομέα για την παρακολούθηση των επιτοκίων ασφάλειας και των διακυμάνσεών τους με την πάροδο του χρόνου. Η τιμή της ασφάλειας μπορεί επίσης να παρατηρηθεί βραχυπρόθεσμα (δηλ. καταγραφή δεδομένων ανά ώρα ή ημέρα) ή μακροπρόθεσμα (δηλαδή, παρατήρηση σε μήνες ή χρόνια). Η ανάλυση χρονοσειρών είναι ένα χρήσιμο εργαλείο για την παρακολούθηση της απόδοσης ενός τίτλου, ενός περιουσιακού στοιχείου ή μιας οικονομικής μεταβλητής για εκτεταμένη χρονική περίοδο.
#2. Χρονοσειρές στον Ιατρικό Τομέα
Η υγειονομική περίθαλψη αναδεικνύεται γρήγορα ως τομέας που βασίζεται στα δεδομένα. Εκτός από την οικονομική και επιχειρηματική ανάλυση, ο ιατρικός τομέας αξιοποιεί σε μεγάλο βαθμό την ανάλυση χρονοσειρών.
Εξετάστε ένα σενάριο που απαιτεί μια συνέργεια δεδομένων χρονοσειρών, ιατρικά ευθυγραμμισμένων διαδικασιών και τεχνικών εξόρυξης δεδομένων κατά τη θεραπεία ασθενών με καρκίνο. Ένα τέτοιο υβριδικό πλαίσιο μπορεί να χρησιμοποιηθεί για την αξιοποίηση λειτουργιών εξαγωγής χαρακτηριστικών από τα δεδομένα χρονοσειράς που συλλέγονται (δηλαδή, εικόνες ακτίνων Χ του ασθενούς) για την παρακολούθηση της προόδου και της ανταπόκρισης του ασθενούς στις θεραπείες που παρέχονται από την ιατρική αδελφότητα.
Στον τομέα της υγειονομικής περίθαλψης, η εξαγωγή συμπερασμάτων από τα συνεχώς μεταβαλλόμενα δεδομένα χρονοσειρών είναι κρίσιμης αξίας. Επιπλέον, οι προηγμένες ιατρικές πρακτικές απαιτούν τη σύνδεση των αρχείων ασθενών με την πάροδο του χρόνου για καλύτερη ορατότητα της υγείας του ασθενούς. Επίσης, οι παράμετροι υγείας του ασθενούς πρέπει να καταγράφονται με ακρίβεια σε τακτά χρονικά διαστήματα για να υπάρχει πιο ξεκάθαρη εικόνα της κατάστασης της υγείας του ασθενούς.
Με τα προηγμένα ιατρικά εργαλεία να έρχονται στο προσκήνιο, η ανάλυση χρονοσειρών έχει καθιερωθεί στον τομέα της υγειονομικής περίθαλψης. Εξετάστε τα παρακάτω παραδείγματα,
- Συσκευές ΗΚΓ: Συσκευές που εφευρέθηκαν για την παρακολούθηση των καρδιακών παθήσεων καταγράφοντας τους ηλεκτρικούς παλμούς της καρδιάς.
- Συσκευές EEG: Συσκευές που χρησιμοποιούνται για την ποσοτικοποίηση της ηλεκτρικής δραστηριότητας στον εγκέφαλο.
Τέτοιες συσκευές επέτρεψαν στους ιατρούς να ασκούν ανάλυση χρονοσειρών για ταχύτερη, αποτελεσματική και ακριβή ιατρική διάγνωση.
Επιπλέον, με την έλευση των συσκευών IoT όπως οι φορητοί αισθητήρες και οι φορητές συσκευές υγειονομικής περίθαλψης, οι άνθρωποι μπορούν πλέον να λαμβάνουν τακτικές μετρήσεις των μεταβλητών της υγείας τους με την πάροδο του χρόνου με ελάχιστες εισόδους. Αυτό οδηγεί σε μια συνεπή συλλογή δεδομένων ιατρικών δεδομένων που εξαρτώνται από το χρόνο τόσο για άρρωστα όσο και για υγιή άτομα.
#3. Χρονοσειρές στην Αστρονομία
Η αστρονομία και η αστροφυσική είναι οι δύο σύγχρονοι κλάδοι όπου τα δεδομένα χρονοσειρών αξιοποιούνται σημαντικά.
Ουσιαστικά, η αστρονομία περιλαμβάνει τη χάραξη των τροχιών των κοσμικών αντικειμένων και των ουράνιων σωμάτων και την εκτέλεση ακριβών μετρήσεων για την καλύτερη κατανόηση του σύμπαντος πέρα από την ατμόσφαιρα της γης. Λόγω αυτής της απαίτησης, οι ειδικοί στην αστρονομία είναι ικανοί στο χειρισμό δεδομένων χρονοσειρών ενώ βαθμονομούν και διαμορφώνουν πολύπλοκα όργανα και μελετούν αστρονομικά αντικείμενα ενδιαφέροντος.
Τα δεδομένα χρονοσειρών έχουν συνδεθεί εδώ και πολύ καιρό με τον τομέα της αστρονομίας. Το 800 π.Χ., συλλέγονταν δεδομένα χρονοσειρών ηλιακών κηλίδων σε τακτά χρονικά διαστήματα. Έκτοτε, χρησιμοποιήθηκε η ανάλυση χρονοσειρών
- Ανακαλύψτε μακρινά αστέρια με βάση τις αστρικές αποστάσεις,
- Παρατηρήστε κοσμικά γεγονότα όπως οι σουπερνόβα για να κατανοήσετε καλύτερα την προέλευση του σύμπαντός μας.
Τα δεδομένα χρονοσειρών, σε αυτή την περίπτωση, σχετίζονται με τα μήκη κύματος και τις εντάσεις του φωτός που εκπέμπεται από αστέρια, ουράνια σώματα ή αντικείμενα. Οι αστρονόμοι παρακολουθούν συνεχώς τέτοια δεδομένα ζωντανής ροής για να ανιχνεύουν κοσμικά γεγονότα σε πραγματικό χρόνο, όπως και όταν συμβαίνουν.
Τα τελευταία χρόνια, έχουν εμφανιστεί ερευνητικοί τομείς όπως η αστροπληροφορική και η αστροστατιστική, που συνδυάζουν διάφορους κλάδους όπως η εξόρυξη δεδομένων, η μηχανική μάθηση, η υπολογιστική νοημοσύνη και η στατιστική. Σε αυτούς τους νέους ερευνητικούς τομείς, ο ρόλος των δεδομένων χρονοσειρών είναι να ανιχνεύουν και να ταξινομούν αστρονομικά αντικείμενα γρήγορα και αποτελεσματικά.
#4. Χρονοσειρές στην Πρόβλεψη Καιρού
Ο Αριστοτέλης μελέτησε εκτενώς τα καιρικά μοτίβα για να κατανοήσει καλύτερα τις αιτίες και τα αποτελέσματα που παρατηρήθηκαν στις καιρικές αλλαγές στην αρχαιότητα. Καθώς οι μέρες περνούσαν, οι επιστήμονες άρχισαν να καταγράφουν δεδομένα σχετικά με τον καιρό σε όργανα όπως το «βαρόμετρο» για τον υπολογισμό των ατμοσφαιρικών μεταβλητών. Τα δεδομένα συλλέχθηκαν σε τακτά χρονικά διαστήματα και διατηρήθηκαν σε διαφορετικές τοποθεσίες.
Με τον καιρό, τελικά, οι μετεωρολογικές προβλέψεις άρχισαν να εμφανίζονται στις εφημερίδες. Γρήγορα στη σημερινή εποχή, εγκαθίστανται πανταχού παρόντες σταθμοί πρόγνωσης καιρού σε διαφορετικές γεωγραφικές περιοχές σε όλο τον κόσμο για τη συλλογή ακριβών μεταβλητών καιρού.
Τέτοιοι σταθμοί διαθέτουν προηγμένες λειτουργικές συσκευές που συνδέονται μεταξύ τους για να συλλέγουν και να συσχετίζουν δεδομένα καιρού από διάφορες τοποθεσίες. Τα συσχετισμένα δεδομένα χρησιμοποιούνται για την πρόβλεψη καιρικών συνθηκών σε κάθε στιγμή, ανάλογα με τις απαιτήσεις.
#5. Χρονοσειρές στην Ανάπτυξη Επιχειρήσεων
Τα δεδομένα χρονοσειρών επιτρέπουν στις επιχειρήσεις να λαμβάνουν επιχειρηματικές αποφάσεις. Αυτό επιτυγχάνεται καθώς η διαδικασία αναλύει δεδομένα του παρελθόντος για να εξαγάγει μελλοντικά γεγονότα και να ρίξει φως σε πιθανές πιθανότητες. Το προηγούμενο μοτίβο δεδομένων χρησιμοποιείται για την εξαγωγή των ακόλουθων παραμέτρων:
- Επιχειρησιακή ανάπτυξη: Για την αξιολόγηση της συνολικής χρηματοοικονομικής και επιχειρηματικής απόδοσης και τη μέτρηση της ανάπτυξης, τα δεδομένα χρονοσειρών είναι το πιο κατάλληλο και αξιόπιστο περιουσιακό στοιχείο.
- Εκτίμηση τάσης: Διάφορες μέθοδοι χρονοσειρών μπορούν να χρησιμοποιηθούν για την εκτίμηση των αναδυόμενων τάσεων. Σκεφτείτε, για παράδειγμα, αυτές οι μέθοδοι αναλύουν τις παρατηρήσεις δεδομένων για μια χρονική περίοδο για να σκεφτούν την αύξηση ή τη μείωση των πωλήσεων μιας συγκεκριμένης ηλεκτρονικής συσκευής.
- Αποκάλυψη εποχιακών προτύπων: Τα καταγεγραμμένα σημεία δεδομένων θα μπορούσαν να αποκαλύψουν διακυμάνσεις και εποχιακά μοτίβα που θα μπορούσαν να βοηθήσουν στην πρόβλεψη δεδομένων. Οι πληροφορίες δεδομένων που λαμβάνονται διαδραματίζουν βασικό ρόλο για αγορές όπου οι τιμές των προϊόντων κυμαίνονται εποχιακά. Τέτοια δεδομένα μπορούν να βοηθήσουν τις επιχειρήσεις στον καλύτερο σχεδιασμό και ανάπτυξη προϊόντων.
Συμπέρασμα 👨🏫
Συνοπτικά, τα δεδομένα χρονοσειρών μπορούν να θεωρηθούν ως τα χαρακτηριστικά σύνθετων σημείων δεδομένων που συλλέγονται σε μια σταθερή χρονική περίοδο. Η ανάλυση χρονοσειρών, η μοντελοποίηση και η πρόβλεψη έχουν γίνει αναπόσπαστο μέρος της καθημερινότητάς μας με την εμφάνιση των gadget IoT, των έξυπνων οικιακών συσκευών και των φορητών συσκευών. Επιπλέον, τα δεδομένα χρονοσειρών βρίσκουν την εφαρμογή τους σε διάφορους τομείς, όπως η υγειονομική περίθαλψη, η αστροφυσική, η οικονομία, η μηχανική, οι επιχειρήσεις και πολλά άλλα.