Ein vollständiger Leitfaden zur Zeitreihenanalyse
Werden die Verkäufe nächsten Monat gut sein? Sind Sie als Unternehmen bereit für die Wintersaison? Ist Ihr Jahresumsatz stabil? Wenn Sie sich über die Antworten auf diese und ähnliche Fragen Gedanken machen, wird Ihnen die Zeitreihenanalyse in diesem Thema helfen. Erzielen Sie hervorragende Ergebnisse für Ihre Forschung, indem Sie Trends und Muster in Abhängigkeit von der Zeitvariable untersuchen. Lassen Sie uns nun tiefer in die Zeitreihenanalyse eintauchen, beginnend mit ihrer Definition.
Was ist die Zeitreihenanalyse
Die Zeitreihenanalyse ist eine statistische Methode, die in der Datenwissenschaft verwendet wird, um eine Reihe von Datenpunkten zu untersuchen, die in regelmäßigen Abständen über einen Zeitraum gesammelt wurden.
Viele verschiedene Variablen beeinflussen ein Ereignis, aber die Zeitreihenanalyse untersucht hauptsächlich die Zeit. Daher werden in dieser Methode Daten nicht zufällig, sondern kontinuierlich in regelmäßigen Abständen erfasst.
Zeitreihendaten sind einzigartig, weil sie Veränderungen von Variablen im Laufe der Zeit aufdecken können, wichtige Zeiträume hervorheben und deutlich die Faktoren zeigen können, die das Ergebnis beeinflussen. Aber um dies erfolgreich zu tun, benötigen Sie viele Datenpunkte. Nur dann können Sie verstehen, ob die Muster wirklich mit einer regelmäßigen Rate verändern und ob die monatlichen und saisonalen Variablen gut definiert sind. Letztendlich können Sie die in Informationen umgewandelten Daten verwenden, um Vorhersagen und Pläne für die Zukunft zu treffen.
Wann man die Zeitreihenanalyse verwendet
Die Zeitreihenanalyse ist eine der Analysetechniken, die für die Vorhersage zukünftiger Trends verwendet werden. Sie verwendet historische Daten und zeigt das Muster zwischen vergangenen Ereignissen auf. Sie wird also am häufigsten verwendet, wenn eine grobe Vorhersage über die Zukunft getroffen werden soll. Außerdem kann sie in folgenden Situationen verwendet werden:
Richtige Zeiten zur Verwendung der Zeitreihenanalyse
⏰Bei der Analyse wirtschaftlicher Faktoren: Sie kann verwendet werden, um jede wirtschaftliche Situation, groß oder klein, zu untersuchen. Sie ist ein ideales Werkzeug, um die allgemeine Inflationsrate, Arbeitslosigkeit und Gehälter des Landes zu verfolgen und entsprechend zu planen.
⏰Bei der Verwaltung von Anforderungen: Es kann verwendet werden, um die Angebot-Nachfrage-Situation anzupassen, wenn Sie einen neuen Markt betreten oder für zukünftige Verkäufe vorsorgen möchten.
⏰Bei der Untersuchung von Trends in sozialen Medien: Die Analyse der Interaktionen auf sozialen Medien Ihrer Kunden oder potenziellen Kunden kann verwendet werden, um Anpassungen an der aktuellen und zukünftigen Ausrichtung Ihres Unternehmens vorzunehmen.
⏰Bei der Bewertung von Umweltveränderungen: Diese Forschung ist nützlich für das Umweltministerium. Da es sich jedoch auch um eine Forschung handelt, die Unternehmen, die mit der Umwelt interagieren, durchführen sollten, kann diese Analyse verwendet werden, um Variablen wie Klimawandel und Meerestemperatur zu untersuchen.
Warum Zeitreihenanalyse verwenden?
Es gibt viele Gründe, warum Organisationen und Unternehmen Zeitreihenanalyse verwenden. Vor allem sind dies die positiven Aspekte der Untersuchung von Daten im Laufe der Zeit. Um dies weiter auszuführen und weitere Beispiele zu nennen, sind hier die Ziele der Zeitreihenanalyse:
Gute Gründe für die Verwendung von Zeitreihenanalyse
✅Verbesserung der Entscheidungsfindung: Das Verständnis vergangener Phänomene erleichtert die Vorhersage zukünftiger Trends, so dass Sie endgültige Entscheidungen mit mehr Vertrauen treffen können.
✅Erkennen von saisonalen Veränderungen: Sie können es verwenden, um regelmäßige saisonale Veränderungen aufzudecken und Unregelmäßigkeiten zu erkennen. Auf diese Weise können Sie saisonale Nachfragen verstehen.
✅Erkennen von Anomalien: Durch die Erkennung von Unregelmäßigkeiten können Sie Risikosituationen minimieren und frühzeitig falsche Ereignisse bemerken.
✅Prognostizieren der Zukunft: Das Wichtigste bei Dingen wie Budgetierung und Auffüllung ist die Fähigkeit, realistische Prognosen zu treffen. Aus diesem Grund können Sie keine andere perfekte Art der Analyse als Zeitreihenanalyse für die Prognose finden, da sie die Zeit als Hauptvariable untersucht.
Arten der Zeitreihenanalyse
Die Daten in der Zeitreihenanalyse bestehen aus großen Datensätzen, die viele verschiedene Variablen enthalten können. Dies erfordert oft eine Verfeinerung mit komplexeren Methoden. Es gibt viele verschiedene Methoden, aber nicht alle können verwendet werden, da sie entsprechend dem Zweck ausgewählt werden müssen. Andernfalls erreichen Sie selbst bei korrekter Durchführung der Zeitreihenanalyse aufgrund von Fehlern in der Modellierung ungenaue Ergebnisse.
Hier sind einige Analysetypen der Zeitreihen, die Sie verwenden können:
Arten der Zeitreihenanalyse
1. Erklärende Analyse
Sie wird verwendet, um mehr über beobachtete Muster zu erfahren. Ziel ist es, eine Situation zu beantworten, warum es zu dieser Zeit aufgetreten ist. Sie wird verwendet, um die zugrunde liegenden Gründe für beobachtete Muster in der Zeitreihenanalyse zu erklären. Zum Beispiel wird sie verwendet, um den Grund für Trendmuster oder saisonale Effekte in bestimmten Monaten aufzudecken. Auf diese Weise produzieren Analysemodelle verständlichere Ergebnisse.
2. Beschreibende Analyse
Diese Analyse, die jede Situation oder jedes Problem beschreibt, wird in der Zeitreihenanalyse verwendet, um genau zu beschreiben, wie die vergangenen Situationen waren. In der Zeitreihenanalyse wird sie verwendet, um Datenergebnisse zusammenzufassen und gegebenenfalls zu klassifizieren. Sie ermöglicht ein besseres Verständnis historischer Daten und bildet einen Schritt zu komplexeren Analysen.
3. Vorhersageanalyse
Sie ist eine Analyse, die verwendet wird, um Kommentare und Vorhersagen über die Zukunft zu machen, in der Regel basierend auf historischen Daten unter Verwendung von maschinellem Lernen. Wenn sie mit den Eingaben der beschreibenden Analyse verwendet wird, ermöglicht sie eine einfachere Unterscheidung von Variablen und Mustern und die Produktion entsprechender Werte. Insbesondere wenn sie durch Techniken wie ARIMA unterstützt wird, führt sie zu einem effektiven Entscheidungsprozess für Unternehmen.
Zeitreihenkomponenten
Um Zeitreihenanalyse zu verstehen, müssen Sie ihre Komponenten verstehen. Diese Komponenten erleichtern die Klassifizierung der Daten, so dass Sie leichter Informationen erhalten und somit genauere Vorhersagen treffen können. Die vier Hauptkomponenten der Analyse sind der Trend, saisonale Schwankungen (Saisonalität), zyklische Schwankungen und unvorhersehbare Schwankungen (Unregelmäßigkeiten).
Komponenten der Zeitreihenanalyse
- Trend: Er zeigt die allgemeine Richtung, in die sich die Daten bewegen, und schließt in der Regel kurzfristige Schwankungen aus. In Grafiken kann dies als aufwärts-, abwärts- oder gerade Linie dargestellt werden.
- Saisonale Schwankungen: Obwohl ihr Name saisonal ist, bezieht er sich auf saisonale Trends und Muster in täglichen, wöchentlichen, monatlichen und jährlichen Intervallen. Was hier mit Saison gemeint ist, sind externe Faktoren wie Wetterbedingungen und Feiertage während eines bestimmten Zeitraums.
- Zyklische Schwankungen: Zyklische Schwankungen sind wie langfristige, unvorhersehbare Versionen von saisonalen Mustern. Sie sind in der Regel mit wirtschaftlichen Zyklen verbunden und beziehen sich auf die Verfolgung von Geschäftssituationen wie Börsen, Inflation usw.
- Unvorhersehbare Schwankungen: Unvorhersehbare Schwankungen beziehen sich auf zufällige Schwankungen, die außerhalb des natürlichen Verlaufs als Folge eines unerwarteten externen Faktors auftreten, wie z.B. einer Naturkatastrophe. Diese werden in der Datenverarbeitung klassifiziert, aber nicht für zukünftige Vorhersagen verwendet.
Beispiele für die Zeitreihenanalyse
Die Zeitreihenanalyse ist eine robuste Methode, die in vielen verschiedenen Disziplinen eingesetzt wird, von wissenschaftlicher Forschung über Wirtschaftsforschung, Bildung, Gesundheit und so weiter. Der Grund, warum diese Methode so beliebt ist, liegt darin, dass sie die Situationen, die sich im Laufe der Zeit ändern, sehr gut erklärt. Mit anderen Worten, aufgrund dieser Eigenschaft wird sie in Bereichen weit verbreitet eingesetzt, die Vorhersagen erfordern, wie z.B. Wetter oder Börsen. Schauen wir uns nun hier einige Beispiele für die Zeitreihenanalyse an:
Niederschlagsmessungen
Eine meteorologische Institution hat die Niederschlagsmuster einer bestimmten Region in den letzten fünfzig Jahren untersucht. Ihr Ziel ist es, landwirtschaftliche Verbesserungen und Planungen durchzuführen. Dafür begannen sie mit einer Zeitreihenanalyse.
- Zunächst untersuchten sie den allgemeinen Niederschlagstrend in den letzten fünfzig Jahren. Dabei stellten sie fest, welches Klima in der Region herrscht und ob es zu Klimaveränderungen gekommen ist.
- Dann untersuchten sie saisonale Variablen nach Monaten und Jahreszeiten. Dadurch konnten sie verstehen, welche Monate regnerisch und welche trocken waren und entsprechend die Landwirtschaft planen.
- Anschließend bemerkten sie ungewöhnliche Niederschlagsmuster in einigen Jahren. Sie vermuteten, dass diese Unregelmäßigkeiten aus dieser Zeit aufgrund von Meeresströmungen oder plötzlichen Klimaveränderungen entstanden sind. Daher wurden diese Unregelmäßigkeiten als Möglichkeit für zukünftige Planungen notiert.
- Schließlich erstellten sie ein Modell und eine Informationsübersicht über das Niederschlagsregime für die kommenden Jahre. Diese präsentierten sie dann den zuständigen Institutionen, um landwirtschaftliche Richtlinien zu entwickeln.
Aktienkurse
Ein Finanzberater analysiert die täglichen Schlusskurse einer Aktie eines Unternehmens der letzten zehn Jahre. Sein Ziel ist es, vergangene Muster zu verstehen und Anlagestrategien zu entwickeln.
- Zunächst wurde der Aktienkurs über einen Zeitraum von zehn Jahren untersucht und es stellte sich heraus, dass die Daten einen stabilen Trend zeigten.
- Später wurde beobachtet, dass es in einigen Perioden Rückgänge und in anderen Perioden Anstiege gab. Es wurde vermutet, dass dies auf Faktoren wie Feiertage, heiße Tage etc. zurückzuführen sein könnte.
- Dann wurde die wirtschaftliche Situation des Landes und des Unternehmens untersucht und es zeigten sich zyklische Muster, in denen der Markt Rezessionen erlebte.
- Letztendlich wurden anomale Muster eliminiert und mithilfe von Zeitreihenprognosemethoden ein solider langfristiger Anlageplan erstellt.
Zeitreihentechniken
Sie können Modellierungstechniken für die Zeitreihenanalyse verwenden, um Datenergebnisse effektiver abzubilden. Da dies notwendig ist, um genauere Erkenntnisse zu gewinnen, ist es am besten, sie zu nutzen. Hier werden etwa vier Techniken diskutiert:
Techniken der Zeitreihen
💡Exponentielle Glättung: Diese Methode wird verwendet, um Daten für kurzfristige Vorhersagen zu formatieren. Daher sind aktuelle Datenpunkte wichtiger als ältere. Mit dieser Methode können Sie präzise und konsistente Ergebnisse erzielen, insbesondere hinsichtlich Trends und saisonaler Variationen. Es gibt eine komplexere Technik namens Holt Winter's Prognose, auch bekannt als dreifache exponentielle Glättung, die Sie verwenden können, um kurz- oder mittelfristige Prognosen zu erstellen.
💡Gleitende Durchschnitte: Diese Methode wird verwendet, um Trends hervorzuheben, indem Schwankungen in den Daten reduziert werden. Dabei wird der Durchschnitt einer bestimmten Anzahl aufeinanderfolgender Datenpunkte berechnet und dies wiederholt, um den Gesamtdurchschnitt zu berechnen. Mit dieser Methode können Sie unerwünschte Informationen in den Daten eliminieren und aktuelle Daten betonen.
💡Autoregressive integrierte gleitende Durchschnitte (ARIMA - Autoregressive integrated moving average): Das ARIMA-Modell ist eine statistische Technik, die drei Komponenten (AR, I und MA) kombiniert. Die AR-Komponente untersucht die Abhängigkeiten, um die Daten zu modellieren. Die I-Komponente eliminiert Trends oder saisonale Variationen und macht die Daten stationär. Die MA-Komponente zeigt das Muster auf und vervollständigt die Modellierung.
💡Saisonale Zerlegung von Zeitreihen (STL - Seasonal decomposition of time series): Die STL-Technik reduziert die Komponenten der Zeitreihenanalyse auf drei: Trend, saisonale Variation und Rauschen. Sie trennt saisonale Veränderungen von anderen Komponenten für eine bessere Analyse. Dadurch können Sie komplexe Situationen mit saisonalen Faktoren besser verstehen.
Häufig gestellte Fragen zur Zeitreihenanalyse
Eine statistische Technik wie die Zeitreihenanalyse muss im Detail erklärt werden, aber dieser Artikel konzentriert sich auf die wichtigsten Punkte. Demnach finden Sie die kritischen Punkte, die Sie interessieren, in den häufig gestellten Fragen unten.
Es gibt ungefähr fünf Schritte bei der Zeitreihenanalyse.
Schritt 1 ist Datensammlung, bei der Sie Daten sammeln und für die Analyse organisieren.
Schritt 2 ist Datenanalyse, bei der Sie eine explorative Analyse durchführen, um Muster zu finden.
Schritt 3 ist Dekomposition, bei der Sie vier Komponenten einer Zeitreihe teilen.
Schritt 4 ist Modellauswahl, bei der Sie Ihre Ergebnisse darstellen.
Schritt 5 ist Validierung, bei der Sie die Ergebnisse bewerten und Pläne für die Zukunft machen.
Die vier Komponenten der Zeitreihenanalyse sind Trends, saisonale Variationen, zyklische Variationen und unvorhersehbare Variationen. Der Trend ist die allgemeine Richtung, in die sich die Daten über einen längeren Zeitraum bewegen. Saisonale Variationen sind regelmäßige, sich wiederholende Muster oder Veränderungen, die in bestimmten Intervallen auftreten, wie z.B. monatlich oder saisonal. Zyklische Variationen sind langfristige Schwankungen oder Zyklen in den Daten, die in der Regel mit wirtschaftlichen oder geschäftlichen Zyklen verbunden sind. Unvorhersehbare Variationen sind zufällige, unregelmäßige Veränderungen in den Daten außerhalb von Musterbeziehungen.
Während sowohl Zeitreihen- als auch Regressionsanalysen statistische Techniken der Datenanalyse sind, unterscheiden sich ihr Anwendungsbereich und ihre Zwecke im Kontext. Die Datenquelle der Zeitreihenanalyse besteht aus Daten, die zu bestimmten Zeitintervallen gesammelt wurden. Ihr Ziel ist es, Muster und Veränderungen im Laufe der Zeit aufzudecken.
Auf der anderen Seite analysiert die Regression die Beziehung zwischen einer abhängigen Variable und einer oder mehreren unabhängigen Variablen, um ein Ergebnis vorherzusagen oder zu erklären. Zeitreihendaten sind sequentiell und abhängig von der Zeit und werden häufig in Bereichen wie Wirtschaft, Wettervorhersage und Marketing verwendet. Im Gegensatz dazu können Regressionsdaten entweder querschnitts- oder längsschnittartig sein und werden in Bereichen wie Marketing, Finanzen und Gesundheitswesen intensiv genutzt, um Beziehungen zu bewerten.
Fazit
Alles in allem ist die Zeitreihenanalyse ein einzigartiges statistisches Werkzeug mit einer Vielzahl von Anwendungen und konsistenten Ergebnissen. Mit dieser Technik erhalten Unternehmen Informationen über vergangene Situationen, die Licht auf zukünftige Probleme werfen.
Die Inhaltsübersicht dieses Artikels ist wie folgt: Der Artikel begann mit den drei Ws (was, wann, warum) über die Zeitreihenanalyse in allgemeinen Begriffen. Dann wurden Ihnen die Arten der Analyse, Komponenten, Anwendungsbeispiele und Techniken erklärt, damit Sie die Bedeutung der Zeitreihenanalyse verstehen können. Aufgrund all dieser Informationen sind Sie nun in der Lage, diese Analyse für Ihr Unternehmen oder Ihre Organisation zu nutzen und handlungsfähige Erkenntnisse zu erhalten.
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