تحلل السلاسل الزمنية

تحليل السلاسل الزمنية هو أسلوب لتحليل البيانات يستخدم لتحليل البيانات الزمنية التي تتألف من نقاط بيانات متتالية. ويمكن استخدامه للكشف عن الأنماط والاتجاهات ضمن سلسلة معينة من القياسات خلال فترة زمنية. يمكن استخدام تحليل السلاسل الزمنية للكشف عن الحالات الشاذة أو القيم المتطرفة، ويمكن أن يساعد في الكشف عن الأنماط الموسمية.

تحليل السلاسل الزمنية هو عملية تتضمن تقسيم سلسلة زمنية إلى مكونات أو سلاسل فرعية. تتضمن مكونات هذه الأطروحات مكون الاتجاه، والمكون الموسمي، والمكون المتبقي. ويصف مكون الاتجاه التغيرات طويلة الأجل في السلسلة الزمنية، ويعكس المكون الموسمي الحركات الموسمية داخل البيانات، والبقايا هي المكونات المتبقية من السلسلة الزمنية بعد حساب الاتجاه والمكونات الموسمية. يمكن أن يساعد تحليل السلاسل الزمنية في اكتشاف الأنماط الدورية ضمن سلسلة زمنية ويعتبر أداة قيمة لتحليل البيانات المستندة إلى الوقت.

يمكن إجراء تحليل السلاسل الزمنية بعدة طرق، مثل استخدام التحليل الكلاسيكي، وتحلل المتوسط المتحرك، وتحلل مرشح هودريك-بريسكوت. يتضمن التحليل الكلاسيكي تقسيم البيانات إلى مكوناتها عن طريق تركيب متعدد الحدود، في حين يتطلب تحليل المتوسط المتحرك تركيب متوسط متحرك مرجح. يستخدم تحليل مرشح Hodrick-Prescott مرشحًا حدوديًا يقوم بتقييم البيانات وإرجاع مكون الاتجاه الأمثل للسلسلة.

يُستخدم تحليل السلاسل الزمنية بشكل متكرر في التحليل المالي لفهم سلوك أسعار الأسهم وأسعار صرف العملات الأجنبية وأسعار السلع الأساسية. كما أنه مفيد للتنبؤ بالاتجاهات المستقبلية من خلال تحليل الأنماط من البيانات السابقة. بالإضافة إلى ذلك، يمكن استخدام تحليل السلاسل الزمنية لتحليل الاتجاهات الطبية وتحسين أداء أنظمة الطاقة.

يعد تحليل السلاسل الزمنية تقنية مهمة في مجال تحليل البيانات، وله نطاق واسع من التطبيقات في العديد من الصناعات المختلفة. ويمكن استخدامه للكشف عن الأنماط والاتجاهات في البيانات الزمنية، ويمكن أن يساعد في الكشف عن الحالات الشاذة أو القيم المتطرفة ضمن سلسلة زمنية. يعد تحليل السلاسل الزمنية أداة قيمة للمحللين وهو عنصر أساسي في تحليل البيانات.