സമയ ശ്രേണി വിഘടനം

തുടർച്ചയായ ഡാറ്റാ പോയിന്റുകൾ അടങ്ങുന്ന താൽക്കാലിക ഡാറ്റ വിശകലനം ചെയ്യാൻ ഉപയോഗിക്കുന്ന ഡാറ്റാ വിശകലനത്തിന്റെ ഒരു രീതിയാണ് ടൈം സീരീസ് ഡീകോപോസിഷൻ. ഒരു നിശ്ചിത കാലയളവിൽ അളവുകളുടെ ഒരു ശ്രേണിയിൽ പാറ്റേണുകളും ട്രെൻഡുകളും കണ്ടെത്തുന്നതിന് ഇത് ഉപയോഗിക്കാം. അപാകതകളോ പുറത്തുള്ളവരോ കണ്ടെത്തുന്നതിന് സമയ ശ്രേണി വിഘടിപ്പിക്കൽ ഉപയോഗിക്കാം, കൂടാതെ സീസണൽ പാറ്റേണുകൾ കണ്ടെത്താനും ഇത് സഹായിക്കും.

ഒരു സമയ ശ്രേണിയെ ഘടകങ്ങളായോ ഉപ ശ്രേണികളിലോ വിഭജിക്കുന്നത് ഉൾപ്പെടുന്ന ഒരു പ്രക്രിയയാണ് സമയ ശ്രേണി വിഘടനം. ഈ ഘടകങ്ങളിൽ ഒരു ട്രെൻഡ് ഘടകം, സീസണൽ ഘടകം, ശേഷിക്കുന്ന ഘടകം എന്നിവ ഉൾപ്പെടുന്നു. ട്രെൻഡ് ഘടകം സമയ ശ്രേണിയുടെ ദീർഘകാല വ്യതിയാനങ്ങളെ വിവരിക്കുന്നു, സീസണൽ ഘടകം ഡാറ്റയ്ക്കുള്ളിലെ കാലാനുസൃതമായ ചലനങ്ങളെ പ്രതിഫലിപ്പിക്കുന്നു, ട്രെൻഡും സീസണൽ ഘടകങ്ങളും കണക്കാക്കിയതിന് ശേഷമുള്ള സമയ ശ്രേണിയുടെ ശേഷിക്കുന്ന ഘടകങ്ങളാണ് അവശിഷ്ടങ്ങൾ. ടൈം സീരീസ് ഡീകോപോസിഷൻ ഒരു സമയ ശ്രേണിക്കുള്ളിൽ ചാക്രിക പാറ്റേണുകൾ കണ്ടെത്താൻ സഹായിക്കും കൂടാതെ സമയാധിഷ്ഠിത ഡാറ്റ വിശകലനം ചെയ്യുന്നതിനുള്ള ഒരു വിലപ്പെട്ട ഉപകരണമാണിത്.

ക്ലാസിക്കൽ വിഘടനം, ചലിക്കുന്ന ശരാശരി വിഘടനം, ഹോഡ്രിക്ക്-പ്രെസ്‌കോട്ട് ഫിൽട്ടർ വിഘടിപ്പിക്കൽ എന്നിങ്ങനെ വിവിധ രീതികളിൽ ടൈം സീരീസ് വിഘടനം നടത്താം. ഒരു പോളിനോമിയൽ ഘടിപ്പിച്ച് ഡാറ്റയെ അതിന്റെ ഘടകങ്ങളായി വിഭജിക്കുന്നത് ക്ലാസിക്കൽ ഡീകോപോസിഷനിൽ ഉൾപ്പെടുന്നു, അതേസമയം ചലിക്കുന്ന ശരാശരി വിഘടനത്തിന് വെയ്റ്റഡ് ചലിക്കുന്ന ശരാശരി ഘടിപ്പിക്കേണ്ടതുണ്ട്. Hodrick-Prescott ഫിൽട്ടർ വിഘടനം ഒരു പാരാമെട്രിക് ഫിൽട്ടർ ഉപയോഗിക്കുന്നു, അത് ഡാറ്റയെ വിലയിരുത്തുകയും സീരീസിനായി ഒപ്റ്റിമൽ ട്രെൻഡ് ഘടകം നൽകുകയും ചെയ്യുന്നു.

സ്റ്റോക്ക് വിലകൾ, വിദേശ വിനിമയ നിരക്കുകൾ, ചരക്ക് വിലകൾ എന്നിവയുടെ സ്വഭാവം മനസ്സിലാക്കാൻ സാമ്പത്തിക വിശകലനത്തിൽ ടൈം സീരീസ് വിഘടനം പതിവായി ഉപയോഗിക്കുന്നു. മുൻകാല ഡാറ്റയിൽ നിന്നുള്ള പാറ്റേണുകൾ വിശകലനം ചെയ്തുകൊണ്ട് ഭാവി പ്രവണതകൾ പ്രവചിക്കുന്നതിനും ഇത് ഉപയോഗപ്രദമാണ്. കൂടാതെ, മെഡിക്കൽ ട്രെൻഡുകൾ വിശകലനം ചെയ്യുന്നതിനും ഊർജ്ജ സംവിധാനങ്ങളുടെ പ്രകടനം ഒപ്റ്റിമൈസ് ചെയ്യുന്നതിനും സമയ ശ്രേണി വിഘടിപ്പിക്കൽ ഉപയോഗിക്കാം.

ഡാറ്റ വിശകലന മേഖലയിലെ ഒരു പ്രധാന സാങ്കേതികതയാണ് സമയ ശ്രേണി വിഘടിപ്പിക്കൽ, കൂടാതെ വിവിധ വ്യവസായങ്ങളിൽ വിപുലമായ ആപ്ലിക്കേഷനുകൾ ഉണ്ട്. ടെമ്പറൽ ഡാറ്റയിലെ പാറ്റേണുകളും ട്രെൻഡുകളും അനാവരണം ചെയ്യാൻ ഇത് ഉപയോഗിക്കാം, കൂടാതെ ഒരു സമയ ശ്രേണിക്കുള്ളിൽ അപാകതകളോ ഔട്ട്‌ലൈയറുകളോ കണ്ടെത്താനും ഇത് സഹായിക്കും. ടൈം സീരീസ് വിഘടിപ്പിക്കൽ അനലിസ്റ്റുകൾക്കുള്ള ഒരു വിലപ്പെട്ട ഉപകരണമാണ്, ഡാറ്റാ വിശകലനത്തിന്റെ അത്യന്താപേക്ഷിതമായ ഘടകമാണ്.