تحليل السلاسل الزمنية Time Series Analysis

ما هو تحليل السلاسل الزمنية؟

هو تقنية إحصائية تتناول عملية فهم بيانات السلاسل الزمنية وتحليل الاتجاهات، وتكون بيانات السلاسل الزمنية ناتجة عن بيانات تم قياسها في فترات زمنية منتظمة، إذ تمثل السلسلة الزمنية سلسلة من نقاط البيانات مرتبة في الوقت المناسب، وتحليل السلاسل الزمنية هو عملية فهم هذه البيانات.

أهمية تحليل السلاسل الزمنية

يساعد تحليل السلاسل الزمنية المؤسسات على فهم الأسباب الكامنة وراء الاتجاهات بمرور الوقت. باستخدام التمثيل المرئي للبيانات، يمكن رؤية الاتجاهات الموسمية كما تساعد منصات التحليلات الحديثة على التنبؤ بالأحداث المستقبلية بناءً على البيانات.

مكونات تحليل السلسلة الزمنية

تتكون بيانات تحليل السلاسل الزمنية من مكونات مختلفة لتمييز سلوك البيانات بمرور الوقت، ومن خلال تحليل هذه المكونات، يمكننا فهم تغيرات السلسلة الزمنية بشكل أفضل وإنشاء نماذج أكثر دقة.

• الاتجاهات: تظهر الاتجاه العام للبيانات، وما إذا كانت تتزايد أو تتناقص أم تبقى ثابتة بمرور الزمن.
• الموسمية: تشير الموسمية إلى الأنماط التي يمكن التنبؤ بها والتي تتكرر بانتظام، مثل طفرات البيع بالتجزئة السنوية خلال موسم العطلات بحيث تظهر تقلبات ثابتة في التوقيت والاتجاه. على سبيل المثال، يزداد معدل استهلاك الكهرباء كل صيف لأن الناس يقومون بتشغيل مكيفات الهواء.
• الدورات: تظهر الدورات تقلبات ليس لها فترة محددة، مثل التوسعات الاقتصادية وحالات الركود، وتستمر هذه الأنماط طويلة المدى لفترة أطول من عام وليس لها فترات ثابتة.
• الضجيج: يمثّل الضجيج التباين في البيانات والتي لا تستطيع المكونات الأخرى تفسيرها، كما يشمل انحرافات غير متوقعة وغير منتظمة بعد حساب الاتجاهات والموسمية والدورات.