Phân rã chuỗi thời gian

Phân rã chuỗi thời gian là một phương pháp phân tích dữ liệu được sử dụng để phân tích dữ liệu tạm thời bao gồm các điểm dữ liệu liên tiếp. Nó có thể được sử dụng để khám phá các mô hình và xu hướng trong một loạt phép đo nhất định trong một khoảng thời gian. Việc phân tách chuỗi thời gian có thể được sử dụng để phát hiện các điểm bất thường hoặc các điểm ngoại lệ và có thể giúp phát hiện các mô hình theo mùa.

Phân rã chuỗi thời gian là một quá trình liên quan đến việc chia chuỗi thời gian thành các thành phần hoặc chuỗi con. Các thành phần này bao gồm thành phần xu hướng, thành phần theo mùa và thành phần dư thừa. Thành phần xu hướng mô tả các biến thể dài hạn của chuỗi thời gian, thành phần theo mùa phản ánh các biến động theo mùa trong dữ liệu và phần dư là các thành phần còn sót lại của chuỗi thời gian sau khi xu hướng và các thành phần theo mùa được tính đến. Phân rã chuỗi thời gian có thể giúp phát hiện các mẫu tuần hoàn trong chuỗi thời gian và là công cụ có giá trị để phân tích dữ liệu dựa trên thời gian.

Việc phân tách chuỗi thời gian có thể được thực hiện theo nhiều cách khác nhau, chẳng hạn như sử dụng phân tách cổ điển, phân tách trung bình động và phân tách bộ lọc Hodrick-Prescott. Phân rã cổ điển bao gồm việc chia dữ liệu thành các thành phần của nó bằng cách khớp một đa thức, trong khi phân tách trung bình động yêu cầu phải khớp một trung bình động có trọng số. Phân tách bộ lọc Hodrick-Prescott sử dụng bộ lọc tham số để đánh giá dữ liệu và trả về thành phần xu hướng tối ưu cho chuỗi.

Phân rã chuỗi thời gian thường được sử dụng trong phân tích tài chính để hiểu hành vi của giá cổ phiếu, tỷ giá hối đoái và giá hàng hóa. Nó cũng hữu ích để dự đoán xu hướng trong tương lai bằng cách phân tích các mẫu từ dữ liệu trong quá khứ. Ngoài ra, phân rã chuỗi thời gian có thể được sử dụng để phân tích các xu hướng y tế và tối ưu hóa hiệu suất của hệ thống năng lượng.

Phân rã chuỗi thời gian là một kỹ thuật quan trọng trong lĩnh vực phân tích dữ liệu và có nhiều ứng dụng trong nhiều ngành khác nhau. Nó có thể được sử dụng để phát hiện các mẫu và xu hướng trong dữ liệu thời gian, đồng thời có thể giúp phát hiện các điểm bất thường hoặc ngoại lệ trong một chuỗi thời gian. Phân rã chuỗi thời gian là một công cụ có giá trị cho các nhà phân tích và là một thành phần thiết yếu của phân tích dữ liệu.