ٹائم سیریز سڑنا

ٹائم سیریز ڈیکمپوزیشن ڈیٹا کے تجزیہ کا ایک طریقہ ہے جو لگاتار ڈیٹا پوائنٹس پر مشتمل عارضی ڈیٹا کا تجزیہ کرنے کے لیے استعمال ہوتا ہے۔ اس کا استعمال ایک مدت کے دوران پیمائش کی دی گئی سیریز کے اندر پیٹرن اور رجحانات کو ننگا کرنے کے لیے کیا جا سکتا ہے۔ ٹائم سیریز کی سڑن کو بے ضابطگیوں یا آؤٹ لیرز کا پتہ لگانے کے لیے استعمال کیا جا سکتا ہے، اور موسمی نمونوں کو بے نقاب کرنے میں مدد مل سکتی ہے۔

ٹائم سیریز سڑنا ایک ایسا عمل ہے جس میں ٹائم سیریز کو اجزاء یا ذیلی سیریز میں تقسیم کرنا شامل ہے۔ مقالہ جات کے اجزاء میں ایک رجحان جزو، ایک موسمی جزو، اور ایک بقایا جزو شامل ہے۔ رجحان کا جزو وقت کی سیریز کے طویل مدتی تغیرات کو بیان کرتا ہے، موسمی جز اعداد و شمار کے اندر موسمی حرکات کی عکاسی کرتا ہے، اور باقیات رجحان اور موسمی اجزاء کے حساب کے بعد وقت کی سیریز کے باقی حصے ہوتے ہیں۔ ٹائم سیریز کے سڑنے سے ٹائم سیریز کے اندر چکراتی نمونوں کا پتہ لگانے میں مدد مل سکتی ہے اور یہ وقت پر مبنی ڈیٹا کا تجزیہ کرنے کا ایک قابل قدر ٹول ہے۔

ٹائم سیریز سڑن کو مختلف طریقوں سے کیا جا سکتا ہے، جیسے کہ کلاسیکی سڑن، حرکت پذیر اوسط سڑن، اور ہوڈرک-پریسکاٹ فلٹر سڑن کا استعمال۔ کلاسیکی سڑن میں ایک کثیرالاضلاع کو فٹ کر کے ڈیٹا کو اس کے اجزاء میں توڑنا شامل ہے، جب کہ حرکت پذیر اوسط سڑن کے لیے وزنی حرکت پذیر اوسط فٹ کرنے کی ضرورت ہوتی ہے۔ Hodrick-Prescott فلٹر ڈیکمپوزیشن ایک پیرامیٹرک فلٹر کا استعمال کرتا ہے جو ڈیٹا کا جائزہ لیتا ہے اور سیریز کے لیے بہترین ٹرینڈ جزو واپس کرتا ہے۔

سٹاک کی قیمتوں، غیر ملکی زر مبادلہ کی شرحوں، اور اجناس کی قیمتوں کے رویے کو سمجھنے کے لیے مالیاتی تجزیے میں ٹائم سیریز سڑنے کا کثرت سے استعمال کیا جاتا ہے۔ یہ ماضی کے اعداد و شمار کے نمونوں کا تجزیہ کرکے مستقبل کے رجحانات کی پیش گوئی کرنے کے لیے بھی مفید ہے۔ مزید برآں، طبی رجحانات کا تجزیہ کرنے اور توانائی کے نظام کی کارکردگی کو بہتر بنانے کے لیے ٹائم سیریز سڑن کا استعمال کیا جا سکتا ہے۔

ٹائم سیریز ڈیکمپوزیشن ڈیٹا کے تجزیہ کے میدان میں ایک اہم تکنیک ہے، اور بہت سی مختلف صنعتوں میں اس کی وسیع رینج ہے۔ اس کا استعمال وقتی اعداد و شمار میں پیٹرن اور رجحانات کو ننگا کرنے کے لیے کیا جا سکتا ہے، اور وقتی سلسلے کے اندر اندر بے ضابطگیوں یا آؤٹ لیرز کو ننگا کرنے میں مدد مل سکتی ہے۔ ٹائم سیریز سڑنا تجزیہ کاروں کے لیے ایک قابل قدر ٹول ہے اور ڈیٹا کے تجزیہ کا ایک لازمی جزو ہے۔