- Çözümler
- Şablonlar
- Entegrasyonlar
- Fiyatlandırma
- Kurumsal
- Kaynaklar
6 dakikalık okuma
Satışlar önümüzdeki ay iyi olacak mı? İşletme olarak kış sezonuna hazır mısınız? Yıllık cironuz istikrarlı mı? Eğer bu ve benzeri soruların cevaplarını merak ediyorsanız, zaman serisi analizi bu konuda size yardımcı olacaktır. Zaman serisi analizi ile zaman değişkenine bağlı olarak trendleri ve desenleri inceleyerek araştırmanız için mükemmel sonuçlar elde edin. Şimdi, zaman serisi analizine daha yakından bakalım.
Zaman serisi analizi nedir?
Zaman serisi analizi, veri biliminde kullanılan istatistiksel bir yöntemdir. Belirli aralıklarla toplanan bir dizi veriyi incelemek için kullanılır.
Bir olayı birçok farklı değişken etkiler ancak zaman serisi analizi öncelikle zamanı inceler. Dolayısıyla bu yöntemde veriler rastgele değil, düzenli aralıklarla sürekli olarak kaydedilir.
Zaman serisi verileri benzersizdir çünkü değişkenlerin zaman içindeki değişimini ortaya koyar, kritik dönemleri vurgular ve sonucu etkileyen faktörleri açıkça gösterir. Ancak bunu başarılı bir şekilde yapmak için çok sayıda veri noktasına ihtiyaç vardır. Yalnızca o zaman kalıpların gerçekten düzenli bir şekilde değişip değişmediğini ve aylık ve mevsimsel değişkenlerin iyi tanımlanıp tanımlanmadığını anlayabilirsiniz. Nihayetinde, bilgiye dönüşen verileri gelecekle ilgili tahminler ve planlar yapmak için kullanabilirsiniz.
Zaman serisi analizi ne zaman kullanılır?
Zaman serisi analizi, gelecek trend tahmini için kullanılan analiz tekniklerinden biridir. Geçmiş verileri kullanır ve olaylar arasındaki örüntüyü ortaya çıkarır. Dolayısıyla onu, en temelde gelecek hakkında kabaca bir tahmin yapmak istediğinizde kullanırsınız. Bunun dışında aşağıdaki durumlarda da zaman serisi analizinden yararlanabilirsiniz:
Zaman serisi analizi için doğru zamanlar
⏰Ekonomik faktörleri analiz etmek için: Büyük veya küçük herhangi bir ekonomik senaryoyu incelemek için kullanılabilir. Ülkenin genel enflasyon oranını, işsizlik ve maaşları takip etmek ve buna göre plan yapmak için ideal bir araçtır.
⏰Talepleri yönetirken: Yeni bir pazara girdiğinizde veya gelecekteki satışlar için ön tedarik yapmak istediğinizde, arz-talep durumunu ayarlamak için kullanılabilir.
⏰Sosyal medya trendlerini incelemek için: Müşterilerinizin veya potansiyel müşterilerinizin sosyal medya etkileşimlerini analiz etmek, işinizin mevcut ve gelecekteki yönelimlerini ayarlamak için kullanılabilir.
⏰Çevresel değişiklikleri değerlendirirken: Bu araştırma, Çevre Bakanlığı için faydalıdır. Ancak çevre ile etkileşimde bulunan işletmelerin de yapması gereken bir araştırma olduğu için iklim değişikliği ve okyanus sıcaklığı gibi değişkenleri incelemek için de zaman serisi analizi kullanılabilir.
Neden zaman serisi analizi kullanılmalıdır?
Kuruluşların ve işletmelerin zaman serisi analizini kullanmasının birçok nedeni vardır. Bunlardan ilki ve en önemlisi, verileri zaman içinde incelemenin olumlu yönleridir. Bunu daha da genişletmek ve başka örnekler vermek gerekirse, işte zaman serisi analizinin amaçları:
Zaman serisi analizi kullanmak için harika nedenler
✅Karar verme sürecini geliştirme: Geçmiş olayları anlamak, gelecekteki eğilimleri tahmin etmeyi daha kolay hale getirir. Böylece daha fazla güvenle nihai kararlar alabilirsiniz.
✅Mevsimlik değişiklikleri tespit etme: Düzenli mevsimsel değişiklikleri ortaya çıkarmak ve düzensizlikler olup olmadığını tespit etmek için kullanabilirsiniz. Bu şekilde, mevsimsel talepleri anlayabilirsiniz.
✅Anomalileri tespit etme: Düzensizlikleri tespit ederek risk durumlarını en aza indirebilir ve yanlış giden olayları erken fark edebilirsiniz.
✅Geleceği tahmin etme: Bütçeleme ve yeniden tedarik gibi konularda en önemli şey gerçekçi tahminler yapabilmektir. Bu nedenle, zaman serisi analizi, zamanı ana değişken olarak incelediğinden tahmin yapmak için başka mükemmel bir analiz türü bulamazsınız.
Zaman serisi analizi türleri
Zaman serisi analizindeki veriler, birçok farklı değişkeni içerebilen büyük veri kümelerinden oluşur. Bu durum genellikle daha karmaşık yöntemlerle iyileştirme yapılmasını gerektirir. Birçok farklı yöntem vardır ancak bunların hepsini kullanamazsınız çünkü amacınıza göre seçim yapmanız gerekir. Aksi takdirde zaman serisi analizini doğru yapsanız bile modellemedeki hatalar nedeniyle yanlış sonuçlara ulaşırsınız.
İşte kullanabileceğiniz bazı zaman serisi analiz türleri:
Zaman serisi analizi türleri
1. Açıklayıcı analiz
Gözlemlenen desenler hakkında daha fazla bilgi edinmek için kullanılır. Bir durumun neden belirli bir zamanda gerçekleştiğini açıklamayı amaçlar. Örneğin, belirli aylarda gözlemlenen trend desenlerinin veya mevsimsel etkilerin nedenini ortaya çıkarmak için kullanılır. Bu şekilde, analiz modelleri daha anlaşılır çıktılar üretir.
2. Betimleyici analiz
Herhangi bir durumu veya sorunu açıklayan bu analiz, zaman serisi analizinde geçmiş durumların tam olarak ne olduğunu açıklamak için kullanılır. Tarihsel verilerin daha iyi anlaşılmasını sağlar ve daha karmaşık analizler için doğru bir adım oluşturur.
3. Tahmine dayalı analiz
Makine öğrenimi kullanılarak genellikle geçmiş verilere bağlı şekilde gelecek hakkında yorum ve tahminlerde bulunmak için kullanılan bir analizdir. Betimleyici analiz girdileriyle birlikte kullanıldığında değişkenlerin ve örüntülerin daha kolay ayırt edilmesine ve buna göre değerler üretilmesine olanak sağlar. Özellikle ARIMA gibi tekniklerle desteklendiğinde işletmeler için etkin bir karar alma sürecine dönüşür.
Zaman serisi bileşenleri
Zaman serisi analizini anlamak için bileşenlerini anlamanız gerekir. Bu bileşenler verileri sınıflandırmayı kolaylaştırarak daha kolay bilgi edinmenizi ve dolayısıyla daha doğru tahminler yapmanızı sağlar. Analizin dört ana bileşeni trend, mevsimsel değişkenler (mevsimsellik), döngüsel değişkenler ve öngörülemeyen değişkenlerdir (düzensizlikler).
Zaman serisi bileşenleri
- Trend: Verilerin hareket ettiği genel yönü gösterir ve genellikle kısa vadeli dalgalanmaları dışarıda bırakır. Grafiklerde, yukarı, aşağı veya düz bir çizgi olarak temsil edilebilir.
- Mevsimsel değişkenler: Adından da anlaşılacağı gibi mevsimsel değişkenler günlük, haftalık, aylık ve yıllık aralıklarda mevsimsel trend ve desenleri ifade eder. Burada mevsimden kast edilen, hava koşulları ve belirli bir dönemdeki resmi tatiller gibi dış faktörlerdir.
- Döngüsel değişkenler: Döngüsel değişkenler, mevsimsel desenlerin daha uzun vadeli, tahmin edilemeyen versiyonları gibidir. Genellikle ekonomik döngülerle ilişkilendirilir ve borsa, enflasyon vb. gibi ticari durumların takibini ifade eder.
- Öngörülemeyen değişkenler: Öngörülemeyen değişkenler, beklenmedik bir dış faktörün sonucu olarak doğal düzenin dışında meydana gelen rastgele dalgalanmaları ifade eder. Bu veriler işleme sırasında sınıflandırılır ancak gelecekteki tahminlerde kullanılmaz.
Zaman serisi analizi örnekleri
Zaman serisi analizi, bilimsel araştırmalardan ekonomik araştırmalara, eğitimden sağlığa kadar birçok farklı disiplinde kullanılan sağlam bir yöntemdir. Bu yöntemin bu kadar popüler olmasının nedeni, zaman içinde değişen durumları çok iyi açıklamasıdır. Yani bu özelliğinden dolayı hava durumu ya da borsa gibi tahmin gerektiren alanlarda yaygın olarak kullanılmaktadır. Şimdi burada bazı zaman serisi analizi örneklerine bakalım:
Yağış ölçümleri
Bir meteoroloji kurumu, son elli yıldır belirli bir bölgenin yağış desenlerini incelemiştir. Amacı, tarımı geliştirme konusunda planlama yapmaktır. Bunun için zaman serisi analizinden yararlanır.
- Öncelikle, elli yıllık dönemde genel yağış eğilimine bakılır. Buna göre, bölgenin iklimi belirlenir ve iklim değişikliği olup olmadığı gözlemlenir.
- Sonra, aylara ve mevsimlere göre mevsimsel değişkenler araştırılır. Bu, hangi ayların yağışlı ve hangi ayların kurak olduğunu anlamayı ve buna göre tarımı planlamayı sağlar.
- Daha sonra, bazı yıllarda anormal yağış desenleri fark edilir. Bunların, o dönemdeki düzensizliklerden kaynaklanabileceği, örneğin okyanus akıntıları veya ani iklim değişiklikleri olabileceği düşünülür. Bu nedenle, bu düzensizlikler gelecekteki planlamalarda bir olasılık olarak kaydedilir.
- Son olarak, önümüzdeki yıllar için yağış rejimini gösteren bir model ve bilgi tablosu hazırlanır. Bunlar yetkili kurumlara sunulur ve tarımsal politikaların geliştirilmesine olanak sağlanır.
Hisse fiyatları
Bir finansal danışman, bir şirketin hisse senedinin son on yıldaki günlük kapanış fiyatlarını analiz eder. Amacı geçmiş kalıpları anlamak ve yatırım stratejileri üretmektir.
- Öncelikle, on yıllık dönemde hisse fiyatları incelenir ve verilerin istikrarlı bir eğilim gösterdiği ortaya çıkarılır.
- Sonra, bazı dönemlerde düşüşler ve diğer dönemlerde artışlar olduğu gözlenir. Bunların tatiller, sıcak günler vb. gibi faktörlere bağlı olabileceği düşünülür.
- Daha sonra, ülkenin ve şirketin ekonomik durumu incelenir ve piyasanın durgunluk yaşadığı dönemlerde ortaya çıkan döngüsel desenler belirlenir.
- Son olarak, anormal desenler ortadan kaldırılır ve zaman serisi tahmin yöntemleri kullanılarak sağlam bir uzun vadeli yatırım planı oluşturulur.
Zaman serisi teknikleri
Veri sonuçlarını daha etkili bir şekilde yansıtmak için zaman serisi analizine yönelik modelleme tekniklerini kullanabilirsiniz. Bu, daha kesin içgörüler üretmek için gerekli olduğundan, bunları kullanmak en iyisidir. Burada kabaca dört teknik ele alınacaktır:
Zaman serisi teknikleri
💡Üstel düzeltme: Bu yöntem, verileri kısa vadeli tahminler için biçimlendirmek için kullanılır. Bu nedenle, son veri noktaları daha eski olanlardan daha önemlidir. Bu yöntemle, özellikle trendler ve mevsimsel çeşitlilikler hakkında kesin ve tutarlı sonuçlara ulaşabilirsiniz. Üçlü üstel düzeltme olarak da bilinen Holt Winter tahminine benzer daha karmaşık bir teknik, kısa veya orta vadeli tahminler yapmak için kullanılabilir.
💡Hareketli ortalamalar: Bu yöntem, verilerdeki dalgalanmaları azaltarak trendleri vurgulamak için kullanılır. Bir dizi ardışık veri noktasının ortalamasını hesaplamayı ve bunu genel ortalama hesaplamak için tekrarlamayı içerir. Bu yöntemle, verilerde istenmeyen bilgileri ortadan kaldırabilir ve son verilere vurgu yapabilirsiniz.
💡Otoregresif bütünleşik hareketli ortalama (ARIMA - Autoregressive integrated moving average): ARIMA modeli, üç bileşeni (AR, I ve MA) birleştiren istatistiksel bir tekniktir. AR bileşeni, verileri modellemek için bağımlılıkları inceler. I bileşeni trendleri veya mevsimsel değişimleri ortadan kaldırır ve verileri durağan hale getirir. MA bileşeni örüntüyü ortaya çıkarır ve modellemeyi tamamlar.
💡Zaman serisi mevsimsel ayrıştırma (STL - Seasonal decomposition of time series): STL tekniği, zaman serisi analizi bileşenlerini üçe indirir: trend, mevsimsel çeşitlilik ve gürültü. Karmaşık mevsimsel faktörlere sahip durumları daha iyi anlamak için mevsimsel değişiklikleri diğer bileşenlerden ayırır. Bu nedenle, daha iyi sonuçlar elde etmenizi sağlar.
Zaman serisi analizi ile ilgili sıkça sorulan sorular
Zaman serisi analizi gibi istatistiksel bir tekniğin detaylı olarak anlatılması gerekir ancak bu yazıda kilit noktalara odaklanılmıştır. Bu doğrultuda merak ettiğiniz kritik noktaları aşağıdaki sıkça sorulan sorularda bulabilirsiniz.
Zaman serisi analizinde yaklaşık beş adım vardır.
Adım 1; veri toplama, verileri toplamanız ve analiz için düzenlemenizdir.
Adım 2; veri analizi, desenleri bulmak için keşif analizi yapmanızdır.
Adım 3; ayrıştırma, zaman serisinin dört bileşenine ayırmanızdır.
Adım 4; model seçimi, bulgularınızı temsil etmek için seçim yapmanızdır.
Adım 5; doğrulama, sonuçları değerlendirip gelecek için plan yapmanızdır.
Zaman serisi analizinin dört bileşeni trendler, mevsimsel değişimler, döngüsel değişimler ve öngörülemeyen değişimlerdir. Trend, verilerin geniş bir süre boyunca hareket ettiği genel yöndür. Mevsimsel değişimler, aylık veya mevsimlik gibi belirli aralıklarda ortaya çıkan tutarlı, tekrarlayan desenler veya değişikliklerdir. Döngüsel değişimler, genellikle ekonomik veya iş döngüleriyle ilişkili olan verilerdeki uzun vadeli dalgalanmalardır. Öngörülemeyen değişimler, desen ilişkilerinin dışında verilerdeki rastgele, düzensiz değişikliklerdir.
Zaman serisi ve regresyon analizleri, veri analizi için kullanılan istatistiksel teknikler olsa da uygulama alanları ve amaçları bağlamında farklılık gösterir. Zaman serisi analizinin veri kaynağı, belli zaman aralıklarında toplanan verilerden oluşur. Amacı, zaman içindeki desenleri ve değişiklikleri ortaya çıkarmaktır.
Öte yandan regresyon, bir bağımlı değişken ile bir veya daha fazla bağımsız değişken arasındaki ilişkiyi tahmin etmek veya açıklamak için kullanılır. Zaman serisi verileri sıralı ve zamana bağımlıdır ve ondan ekonomi, hava tahminleri ve pazarlama gibi alanlarda yararlanılır. Buna karşılık, regresyon verileri doğası gereği kesitsel veya boylamsal olabilir ve ilişkileri değerlendirmek için pazarlama, finans ve sağlık hizmetleri gibi alanlarda yaygın olarak kullanılır.
Sonuç
Sonuç olarak, zaman serisi analizi geniş bir uygulama yelpazesine ve tutarlı sonuçlara sahip benzersiz bir istatistiksel araçtır. Bu teknik sayesinde işletmeler, gelecekteki sorunlara ışık tutan geçmiş durumlar hakkında bilgi sahibi olurlar.
Bu makale, genel anlamda zaman serisi analizi ile ilgili ne, ne zaman, neden soruları ile başlamıştır. Ardından zaman serisi analizinin önemini öğrenebilmeniz için analiz türleri, bileşenleri, kullanım örnekleri ve teknikleri açıklanmıştır. Tüm bu bilgiler ışığında artık işiniz veya kuruluşunuz için bu analizi kullanabilir ve eyleme geçirilebilir içgörüler elde edebilirsiniz.
Atakan tarih, sosyoloji ve psikoloji gibi çeşitli alanları araştırmayı sever. Bildiği diller arasında İngilizce ve Korece bulunmaktadır. Veri analizi, veri tipleri ve yöntemleri konularında uzmanlığı bulunmaktadır.
