ಟೈಮ್ ಸೀರೀಸ್ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ: ಮುನ್ಸೂಚನೆ ವಿಧಾನಗಳು - ಒಂದು ಸಮಗ್ರ ಮಾರ್ಗದರ್ಶಿ

ಟೈಮ್ ಸೀರೀಸ್ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ ಎನ್ನುವುದು ಕಾಲಾನಂತರದಲ್ಲಿ ಸಂಗ್ರಹಿಸಿದ ಡೇಟಾ ಪಾಯಿಂಟ್‌ಗಳನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಲು ಮತ್ತು ಮುನ್ಸೂಚಿಸಲು ಬಳಸುವ ಒಂದು ಶಕ್ತಿಯುತ ಸಂಖ್ಯಾಶಾಸ್ತ್ರೀಯ ತಂತ್ರವಾಗಿದೆ. ಈ ಮಾರ್ಗದರ್ಶಿಯು ಟೈಮ್ ಸೀರೀಸ್ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ ಮತ್ತು ಮುನ್ಸೂಚನೆಯಲ್ಲಿ ಅದರ ಅನ್ವಯದ ಬಗ್ಗೆ ಒಂದು ಸಮಗ್ರ ಅವಲೋಕನವನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ. ಮೂಲಭೂತ ಅಂಶಗಳನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವುದರಿಂದ ಹಿಡಿದು ಮುಂದುವರಿದ ವಿಧಾನಗಳನ್ನು ಅನ್ವೇಷಿಸುವವರೆಗೆ, ಈ ಸಂಪನ್ಮೂಲವನ್ನು ಆರಂಭಿಕರಿಗಾಗಿ ಮತ್ತು ವಿಶ್ವಾದ್ಯಂತದ ಅನುಭವಿ ವೃತ್ತಿಪರರಿಗಾಗಿ ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸಲಾಗಿದೆ.

ಟೈಮ್ ಸೀರೀಸ್ ಡೇಟಾವನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವುದು

ಟೈಮ್ ಸೀರೀಸ್ ಡೇಟಾವು ಕಾಲಾನುಕ್ರಮದಲ್ಲಿ ಸೂಚಿಸಲಾದ ಡೇಟಾ ಪಾಯಿಂಟ್‌ಗಳ ಅನುಕ್ರಮವನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತದೆ. ಅಂತಹ ಡೇಟಾವನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸುವುದರಿಂದ ನಾವು ಮಾದರಿಗಳು, ಟ್ರೆಂಡ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ಸೀಸನಾಲಿಟಿಯನ್ನು ಗುರುತಿಸಲು ಸಾಧ್ಯವಾಗುತ್ತದೆ, ಇವುಗಳನ್ನು ಭವಿಷ್ಯದ ಮೌಲ್ಯಗಳ ಬಗ್ಗೆ ಮುನ್ಸೂಚನೆಗಳನ್ನು ನೀಡಲು ಬಳಸಬಹುದು. ಜಗತ್ತಿನಾದ್ಯಂತ ವಿವಿಧ ಕೈಗಾರಿಕೆಗಳಲ್ಲಿ ಟೈಮ್ ಸೀರೀಸ್ ಡೇಟಾದ ಉದಾಹರಣೆಗಳು ಹೇರಳವಾಗಿವೆ, ಅವುಗಳೆಂದರೆ:

ಹಣಕಾಸು: ಸ್ಟಾಕ್ ಬೆಲೆಗಳು, ಕರೆನ್ಸಿ ವಿನಿಮಯ ದರಗಳು, ಮತ್ತು ಆರ್ಥಿಕ ಸೂಚಕಗಳು.
ಚಿಲ್ಲರೆ ವ್ಯಾಪಾರ: ಮಾರಾಟದ ಅಂಕಿಅಂಶಗಳು, ದಾಸ್ತಾನು ಮಟ್ಟಗಳು, ಮತ್ತು ವೆಬ್‌ಸೈಟ್ ಟ್ರಾಫಿಕ್. (ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಅಮೆಜಾನ್‌ನ ಜಾಗತಿಕ ಮಾರಾಟ ಡೇಟಾ)
ಆರೋಗ್ಯ ರಕ್ಷಣೆ: ರೋಗಿಯ ಪ್ರಮುಖ ಚಿಹ್ನೆಗಳು, ರೋಗದ ಹರಡುವಿಕೆ, ಮತ್ತು ಆಸ್ಪತ್ರೆಗೆ ದಾಖಲಾತಿಗಳು.
ಪರಿಸರ ವಿಜ್ಞಾನ: ತಾಪಮಾನದ ವಾಚನಗೋಷ್ಠಿಗಳು, ಮಳೆಯ ಮಾಪನಗಳು, ಮತ್ತು ಮಾಲಿನ್ಯದ ಮಟ್ಟಗಳು.
ತಯಾರಿಕೆ: ಉತ್ಪಾದನಾ ಉತ್ಪಾದನೆ, ಯಂತ್ರದ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆ, ಮತ್ತು ಪೂರೈಕೆ ಸರಪಳಿ ಮೆಟ್ರಿಕ್‌ಗಳು.

ಟೈಮ್ ಸೀರೀಸ್‌ನ ಪ್ರಮುಖ ಘಟಕಗಳು

ಮುನ್ಸೂಚನಾ ವಿಧಾನಗಳಿಗೆ ಧುಮುಕುವ ಮೊದಲು, ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಟೈಮ್ ಸೀರೀಸ್ ಅನ್ನು ರೂಪಿಸುವ ಮೂಲಭೂತ ಘಟಕಗಳನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವುದು ಬಹಳ ಮುಖ್ಯ:

ಟ್ರೆಂಡ್: ಡೇಟಾದ ದೀರ್ಘಕಾಲೀನ ದಿಕ್ಕು, ಇದು ಕಾಲಾನಂತರದಲ್ಲಿ ಹೆಚ್ಚಳ, ಇಳಿಕೆ ಅಥವಾ ಸ್ಥಿರತೆಯನ್ನು ಸೂಚಿಸುತ್ತದೆ.
ಸೀಸನಾಲಿಟಿ: ದೈನಂದಿನ, ಸಾಪ್ತಾಹಿಕ ಅಥವಾ ವಾರ್ಷಿಕ ಚಕ್ರಗಳಂತಹ ಒಂದು ನಿಶ್ಚಿತ ಅವಧಿಯೊಳಗೆ ಪುನರಾವರ್ತಿಸುವ ಮಾದರಿಗಳು. (ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಜಾಗತಿಕವಾಗಿ ಕ್ರಿಸ್ಮಸ್ ಋತುವಿನಲ್ಲಿ ಚಿಲ್ಲರೆ ಮಾರಾಟದ ಹೆಚ್ಚಳ)
ಸೈಕ್ಲಿಕಾಲಿಟಿ: ದೀರ್ಘಾವಧಿಯ ಏರಿಳಿತಗಳು, ಅವು ನಿಶ್ಚಿತ ಅವಧಿಯದ್ದಾಗಿರುವುದಿಲ್ಲ. ಅವು ಆರ್ಥಿಕ ಚಕ್ರಗಳಿಗೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿರಬಹುದು.
ಅನಿಯಮಿತತೆ (ಅಥವಾ ಉಳಿಕೆ): ಯಾದೃಚ್ಛಿಕ ಏರಿಳಿತಗಳು ಅಥವಾ ನಾಯ್ಸ್, ಇದನ್ನು ಇತರ ಘಟಕಗಳಿಂದ ವಿವರಿಸಲಾಗುವುದಿಲ್ಲ.

ಡೇಟಾ ಪ್ರಿಪ್ರೊಸೆಸಿಂಗ್: ನಿಮ್ಮ ಡೇಟಾವನ್ನು ಸಿದ್ಧಪಡಿಸುವುದು

ಯಾವುದೇ ಮುನ್ಸೂಚನಾ ವಿಧಾನವನ್ನು ಅನ್ವಯಿಸುವ ಮೊದಲು, ಟೈಮ್ ಸೀರೀಸ್ ಡೇಟಾವನ್ನು ಪ್ರಿಪ್ರೊಸೆಸ್ ಮಾಡುವುದು ಅತ್ಯಗತ್ಯ. ಇದು ಹಲವಾರು ಪ್ರಮುಖ ಹಂತಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತದೆ:

ಕ್ಲೀನಿಂಗ್: ಡೇಟಾದಲ್ಲಿ ಕಾಣೆಯಾದ ಮೌಲ್ಯಗಳು, ಔಟ್‌ಲೈಯರ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ದೋಷಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುವುದು. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಲೀನಿಯರ್ ಇಂಟರ್‌ಪೋಲೇಶನ್‌ನಂತಹ ತಂತ್ರಗಳನ್ನು ಬಳಸಿ ಕಾಣೆಯಾದ ಮೌಲ್ಯಗಳನ್ನು ತುಂಬುವುದು.
ಟ್ರಾನ್ಸ್‌ಫಾರ್ಮೇಶನ್: ವ್ಯತ್ಯಾಸವನ್ನು ಸ್ಥಿರಗೊಳಿಸಲು ಅಥವಾ ಮಾಡೆಲಿಂಗ್‌ಗೆ ಡೇಟಾವನ್ನು ಹೆಚ್ಚು ಸೂಕ್ತವಾಗಿಸಲು ಪರಿವರ್ತನೆಗಳನ್ನು ಅನ್ವಯಿಸುವುದು. ಸಾಮಾನ್ಯ ಪರಿವರ್ತನೆಗಳು ಸೇರಿವೆ:
- ಲಾಗರಿದಮಿಕ್ ಟ್ರಾನ್ಸ್‌ಫಾರ್ಮೇಶನ್: ಘಾತೀಯ ಬೆಳವಣಿಗೆಯೊಂದಿಗೆ ಡೇಟಾಗೆ ಉಪಯುಕ್ತವಾಗಿದೆ.
- ಬಾಕ್ಸ್-ಕಾಕ್ಸ್ ಟ್ರಾನ್ಸ್‌ಫಾರ್ಮೇಶನ್: ವ್ಯತ್ಯಾಸವನ್ನು ಸ್ಥಿರಗೊಳಿಸಲು ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸಲಾದ ವಿದ್ಯುತ್ ಪರಿವರ್ತನೆಗಳ ಒಂದು ಕುಟುಂಬ.
ಡಿಕಂಪೊಸಿಷನ್: ಟೈಮ್ ಸೀರೀಸ್ ಅನ್ನು ಅದರ ಟ್ರೆಂಡ್, ಸೀಸನಲ್ ಮತ್ತು ಉಳಿಕೆ ಘಟಕಗಳಾಗಿ ಬೇರ್ಪಡಿಸುವುದು. ಇದನ್ನು ಸೀಸನಲ್ ಡಿಕಂಪೊಸಿಷನ್ ಆಫ್ ಟೈಮ್ ಸೀರೀಸ್ (STL) ನಂತಹ ತಂತ್ರಗಳನ್ನು ಬಳಸಿ ಸಾಧಿಸಬಹುದು.
ಸ್ಟೇಷನರಿಟಿ ಪರೀಕ್ಷೆ: ಟೈಮ್ ಸೀರೀಸ್ ಕಾಲಾನಂತರದಲ್ಲಿ ಸ್ಥಿರವಾದ ಮೀನ್ ಮತ್ತು ವೇರಿಯನ್ಸ್ ಹೊಂದಿದೆಯೇ ಎಂದು ಪರಿಶೀಲಿಸುವುದು. ಅನೇಕ ಮುನ್ಸೂಚನಾ ಮಾದರಿಗಳಿಗೆ ಸ್ಟೇಷನರಿಟಿ ಅಗತ್ಯವಿರುತ್ತದೆ. ಸಾಮಾನ್ಯ ಪರೀಕ್ಷೆಗಳಲ್ಲಿ ಆಗ್ಮೆಂಟೆಡ್ ಡಿಕಿ-ಫುಲ್ಲರ್ (ADF) ಪರೀಕ್ಷೆ ಸೇರಿದೆ. ಸ್ಥಿರವಲ್ಲದಿದ್ದರೆ, ಡಿಫರೆನ್ಸಿಂಗ್‌ನಂತಹ ತಂತ್ರಗಳನ್ನು ಅನ್ವಯಿಸಬಹುದು.

ಮುನ್ಸೂಚನೆ ವಿಧಾನಗಳು: ಒಂದು ಆಳವಾದ ನೋಟ

ಹಲವಾರು ಮುನ್ಸೂಚನಾ ವಿಧಾನಗಳು ಲಭ್ಯವಿವೆ, ಪ್ರತಿಯೊಂದೂ ತನ್ನದೇ ಆದ ಸಾಮರ್ಥ್ಯ ಮತ್ತು ದೌರ್ಬಲ್ಯಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ. ವಿಧಾನದ ಆಯ್ಕೆಯು ಡೇಟಾದ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳು ಮತ್ತು ಮುನ್ಸೂಚನೆಯ ಉದ್ದೇಶವನ್ನು ಅವಲಂಬಿಸಿರುತ್ತದೆ. ಇಲ್ಲಿ ಕೆಲವು ಜನಪ್ರಿಯ ವಿಧಾನಗಳಿವೆ:

1. ನೇಯ್ವ್ ಮುನ್ಸೂಚನೆ

ಅತ್ಯಂತ ಸರಳವಾದ ಮುನ್ಸೂಚನೆ ವಿಧಾನ. ಇದು ಮುಂದಿನ ಮೌಲ್ಯವು ಕೊನೆಯದಾಗಿ ಗಮನಿಸಿದ ಮೌಲ್ಯದಂತೆಯೇ ಇರುತ್ತದೆ ಎಂದು ಭಾವಿಸುತ್ತದೆ. ಹೋಲಿಕೆಗಾಗಿ ಬೇಸ್‌ಲೈನ್ ಆಗಿ ಉಪಯುಕ್ತವಾಗಿದೆ. ಈ ವಿಧಾನವನ್ನು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ "ಅತ್ಯಂತ ಇತ್ತೀಚಿನ ವೀಕ್ಷಣೆ" ಮುನ್ಸೂಚನೆ ಎಂದು ಕರೆಯಲಾಗುತ್ತದೆ.

ಫಾರ್ಮುಲಾ: `Y(t+1) = Y(t)` (ಇಲ್ಲಿ Y(t+1) ಮುಂದಿನ ಸಮಯದ ಹಂತಕ್ಕೆ ಊಹಿಸಲಾದ ಮೌಲ್ಯ, ಮತ್ತು Y(t) ಪ್ರಸ್ತುತ ಸಮಯದ ಹಂತವಾಗಿದೆ.)

ಉದಾಹರಣೆ: ನಿನ್ನೆಯ ಮಾರಾಟ $10,000 ಆಗಿದ್ದರೆ, ಇಂದಿನ ಮಾರಾಟಕ್ಕೆ ನೇಯ್ವ್ ಮುನ್ಸೂಚನೆಯು ಸಹ $10,000 ಆಗಿರುತ್ತದೆ.

2. ಸರಳ ಸರಾಸರಿ

ಮುಂದಿನ ಮೌಲ್ಯವನ್ನು ಮುನ್ಸೂಚಿಸಲು ಎಲ್ಲಾ ಹಿಂದಿನ ಮೌಲ್ಯಗಳ ಸರಾಸರಿಯನ್ನು ಲೆಕ್ಕಾಚಾರ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ಯಾವುದೇ ಸ್ಪಷ್ಟ ಟ್ರೆಂಡ್ ಅಥವಾ ಸೀಸನಾಲಿಟಿ ಇಲ್ಲದ ಡೇಟಾಗೆ ಸೂಕ್ತವಾಗಿದೆ.

ಫಾರ್ಮುಲಾ: `Y(t+1) = (1/n) * Σ Y(i)` (ಇಲ್ಲಿ n ಹಿಂದಿನ ವೀಕ್ಷಣೆಗಳ ಸಂಖ್ಯೆ, ಮತ್ತು Σ Y(i) ಹಿಂದಿನ ವೀಕ್ಷಣೆಗಳ ಮೊತ್ತವಾಗಿದೆ.)

ಉದಾಹರಣೆ: ಕಳೆದ ಮೂರು ದಿನಗಳ ಮಾರಾಟ $10,000, $12,000, ಮತ್ತು $11,000 ಆಗಿದ್ದರೆ, ಮುನ್ಸೂಚನೆಯು ($10,000 + $12,000 + $11,000) / 3 = $11,000 ಆಗಿರುತ್ತದೆ.

3. ಮೂವಿಂಗ್ ಆವರೇಜ್ (MA)

ಇತ್ತೀಚಿನ ವೀಕ್ಷಣೆಗಳ ನಿಶ್ಚಿತ ಸಂಖ್ಯೆಯ ಸರಾಸರಿಯನ್ನು ಲೆಕ್ಕಾಚಾರ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ಇದು ಡೇಟಾವನ್ನು ಸುಗಮಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಅಲ್ಪಾವಧಿಯ ಏರಿಳಿತಗಳನ್ನು ತೆಗೆದುಹಾಕಲು ಉಪಯುಕ್ತವಾಗಿದೆ. ವಿಂಡೋ ಗಾತ್ರವು ಸ್ಮೂಥಿಂಗ್ ಮಟ್ಟವನ್ನು ನಿರ್ಧರಿಸುತ್ತದೆ.

ಫಾರ್ಮುಲಾ: `Y(t+1) = (1/k) * Σ Y(t-i)` (ಇಲ್ಲಿ k ವಿಂಡೋ ಗಾತ್ರ, ಮತ್ತು i 0 ರಿಂದ k-1 ರವರೆಗೆ ಇರುತ್ತದೆ.)

ಉದಾಹರಣೆ: 3-ದಿನದ ಮೂವಿಂಗ್ ಆವರೇಜ್ ಮುಂದಿನ ದಿನದ ಮಾರಾಟವನ್ನು ಮುನ್ಸೂಚಿಸಲು ಕಳೆದ ಮೂರು ದಿನಗಳ ಮಾರಾಟವನ್ನು ಸರಾಸರಿ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ಈ ವಿಧಾನವನ್ನು ಜಾಗತಿಕವಾಗಿ ಮಾರುಕಟ್ಟೆ ಡೇಟಾವನ್ನು ಸುಗಮಗೊಳಿಸಲು ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ.

4. ಎಕ್ಸ್‌ಪೋನೆನ್ಶಿಯಲ್ ಸ್ಮೂಥಿಂಗ್

ಹಿಂದಿನ ವೀಕ್ಷಣೆಗಳಿಗೆ ಘಾತೀಯವಾಗಿ ಕಡಿಮೆಯಾಗುವ ತೂಕವನ್ನು ನಿಯೋಜಿಸುವ ಮುನ್ಸೂಚನಾ ವಿಧಾನಗಳ ಒಂದು ಕುಟುಂಬ. ಇತ್ತೀಚಿನ ವೀಕ್ಷಣೆಗಳು ಹೆಚ್ಚಿನ ತೂಕವನ್ನು ಹೊಂದಿರುತ್ತವೆ. ಹಲವಾರು ವ್ಯತ್ಯಾಸಗಳು ಅಸ್ತಿತ್ವದಲ್ಲಿವೆ:

ಸರಳ ಎಕ್ಸ್‌ಪೋನೆನ್ಶಿಯಲ್ ಸ್ಮೂಥಿಂಗ್: ಟ್ರೆಂಡ್ ಅಥವಾ ಸೀಸನಾಲಿಟಿ ಇಲ್ಲದ ಡೇಟಾಗೆ.
ಡಬಲ್ ಎಕ್ಸ್‌ಪೋನೆನ್ಶಿಯಲ್ ಸ್ಮೂಥಿಂಗ್ (ಹೋಲ್ಟ್ಸ್ ಲೀನಿಯರ್ ಟ್ರೆಂಡ್): ಟ್ರೆಂಡ್ ಇರುವ ಡೇಟಾಗೆ.
ಟ್ರಿಪಲ್ ಎಕ್ಸ್‌ಪೋನೆನ್ಶಿಯಲ್ ಸ್ಮೂಥಿಂಗ್ (ಹೋಲ್ಟ್-ವಿಂಟರ್ಸ್): ಟ್ರೆಂಡ್ ಮತ್ತು ಸೀಸನಾಲಿಟಿ ಇರುವ ಡೇಟಾಗೆ. ಈ ವಿಧಾನವನ್ನು ಪ್ರಪಂಚದಾದ್ಯಂತ ಪೂರೈಕೆ ಸರಪಳಿ ನಿರ್ವಹಣೆಯಲ್ಲಿ ಹೆಚ್ಚಾಗಿ ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ, ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಏಷ್ಯಾ-ಪೆಸಿಫಿಕ್ ಪ್ರದೇಶ, ಉತ್ತರ ಅಮೆರಿಕ, ಮತ್ತು ಯುರೋಪ್‌ನಂತಹ ವಿವಿಧ ಪ್ರದೇಶಗಳಲ್ಲಿ ಉತ್ಪನ್ನ ಬೇಡಿಕೆಯನ್ನು ಮುನ್ಸೂಚಿಸಲು, ದಾಸ್ತಾನುಗಳನ್ನು ಉತ್ತಮಗೊಳಿಸಲು ಮತ್ತು ವೆಚ್ಚವನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡಲು.

ಫಾರ್ಮುಲಾಗಳು (ಸರಳ ಎಕ್ಸ್‌ಪೋನೆನ್ಶಿಯಲ್ ಸ್ಮೂಥಿಂಗ್‌ಗಾಗಿ ಸರಳೀಕರಿಸಲಾಗಿದೆ): * `Level(t) = α * Y(t) + (1 - α) * Level(t-1)` * `Forecast(t+1) = Level(t)` ಇಲ್ಲಿ: `Level(t)` ಎನ್ನುವುದು t ಸಮಯದಲ್ಲಿ ಸುಗಮಗೊಳಿಸಿದ ಮಟ್ಟ, `Y(t)` ಎನ್ನುವುದು t ಸಮಯದಲ್ಲಿ ಗಮನಿಸಿದ ಮೌಲ್ಯ, `α` ಸ್ಮೂಥಿಂಗ್ ಫ್ಯಾಕ್ಟರ್ (0 < α < 1), ಮತ್ತು `Forecast(t+1)` ಮುಂದಿನ ಅವಧಿಗೆ ಮುನ್ಸೂಚನೆಯಾಗಿದೆ.

5. ARIMA (ಆಟೋರಿಗ್ರೆಸಿವ್ ಇಂಟಿಗ್ರೇಟೆಡ್ ಮೂವಿಂಗ್ ಆವರೇಜ್) ಮಾದರಿಗಳು

ಆಟೋರಿಗ್ರೆಶನ್, ಡಿಫರೆನ್ಸಿಂಗ್, ಮತ್ತು ಮೂವಿಂಗ್ ಆವರೇಜ್ ಘಟಕಗಳನ್ನು ಸಂಯೋಜಿಸುವ ಮಾದರಿಗಳ ಒಂದು ಶಕ್ತಿಯುತ ವರ್ಗ. ARIMA ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಮೂರು ಪ್ಯಾರಾಮೀಟರ್‌ಗಳಿಂದ ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸಲಾಗಿದೆ: (p, d, q):

p (ಆಟೋರಿಗ್ರೆಸಿವ್): ಆಟೋರಿಗ್ರೆಸಿವ್ ಘಟಕದ ಆರ್ಡರ್ (ಮಾದರಿಯಲ್ಲಿ ಬಳಸಲಾದ ಹಿಂದಿನ ವೀಕ್ಷಣೆಗಳ ಸಂಖ್ಯೆ).
d (ಇಂಟಿಗ್ರೇಟೆಡ್): ಡಿಫರೆನ್ಸಿಂಗ್‌ನ ಪದವಿ (ಡೇಟಾವನ್ನು ಸ್ಥಿರಗೊಳಿಸಲು ಎಷ್ಟು ಬಾರಿ ಡಿಫರೆನ್ಸ್ ಮಾಡಲಾಗಿದೆ).
q (ಮೂವಿಂಗ್ ಆವರೇಜ್): ಮೂವಿಂಗ್ ಆವರೇಜ್ ಘಟಕದ ಆರ್ಡರ್ (ಮಾದರಿಯಲ್ಲಿ ಬಳಸಲಾದ ಹಿಂದಿನ ಮುನ್ಸೂಚನೆ ದೋಷಗಳ ಸಂಖ್ಯೆ).

ARIMA ಮಾದರಿಯನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸಲು ಹಂತಗಳು: 1. ಸ್ಟೇಷನರಿಟಿ ಪರಿಶೀಲನೆ: ADF ಪರೀಕ್ಷೆಯನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸಿ ಮತ್ತು ಅಗತ್ಯವಿದ್ದರೆ ಡಿಫರೆನ್ಸಿಂಗ್ ಅನ್ವಯಿಸಿ ಡೇಟಾ ಸ್ಥಿರವಾಗಿದೆ ಎಂದು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಿ. 2. p, d, q ಗುರುತಿಸಿ: ACF (ಆಟೋಕೋರಿಲೇಷನ್ ಫಂಕ್ಷನ್) ಮತ್ತು PACF (ಪಾರ್ಷಿಯಲ್ ಆಟೋಕೋರಿಲೇಷನ್ ಫಂಕ್ಷನ್) ಪ್ಲಾಟ್‌ಗಳನ್ನು ಬಳಸಿ. 3. ಮಾದರಿ ಅಂದಾಜು: ಮಾದರಿ ಪ್ಯಾರಾಮೀಟರ್‌ಗಳನ್ನು ಅಂದಾಜು ಮಾಡಿ. 4. ಮಾದರಿ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ: AIC (ಅಕೈಕೆ ಮಾಹಿತಿ ಮಾನದಂಡ) ಅಥವಾ BIC (ಬೇಸಿಯನ್ ಮಾಹಿತಿ ಮಾನದಂಡ) ನಂತಹ ಮೆಟ್ರಿಕ್‌ಗಳನ್ನು ಬಳಸಿ ಮಾದರಿಯನ್ನು ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮಾಡಿ, ಮತ್ತು ಉಳಿಕೆಗಳನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸಿ. 5. ಮುನ್ಸೂಚನೆ: ಮುನ್ಸೂಚನೆಗಳನ್ನು ರಚಿಸಲು ಅಳವಡಿಸಿದ ಮಾದರಿಯನ್ನು ಬಳಸಿ.

ಉದಾಹರಣೆ: ARIMA(1,1,1) ಅವಲಂಬಿತ ವೇರಿಯೇಬಲ್‌ನ ಒಂದು ಲ್ಯಾಗ್ (ಆಟೋರಿಗ್ರೆಸಿವ್ ಘಟಕ), ಡೇಟಾವನ್ನು ಒಮ್ಮೆ ಡಿಫರೆನ್ಸ್ ಮಾಡುವುದು, ಮತ್ತು ಒಂದು ಅವಧಿಯಲ್ಲಿ ಉಳಿಕೆಯ ದೋಷಗಳನ್ನು ಸರಾಸರಿ ಮಾಡುವುದು (ಮೂವಿಂಗ್ ಆವರೇಜ್) ಬಳಸುತ್ತದೆ.

6. ಸೀಸನಲ್ ARIMA (SARIMA) ಮಾದರಿಗಳು

ಸೀಸನಾಲಿಟಿಯನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸಲು ARIMA ಮಾದರಿಗಳ ವಿಸ್ತರಣೆ. ಇದು (P, D, Q)m ರೂಪದಲ್ಲಿ ಸೀಸನಲ್ ಘಟಕಗಳನ್ನು ಸಂಯೋಜಿಸುತ್ತದೆ, ಇಲ್ಲಿ P, D, ಮತ್ತು Q ಕ್ರಮವಾಗಿ ಸೀಸನಲ್ ಆಟೋರಿಗ್ರೆಸಿವ್, ಸೀಸನಲ್ ಡಿಫರೆನ್ಸಿಂಗ್, ಮತ್ತು ಸೀಸನಲ್ ಮೂವಿಂಗ್ ಆವರೇಜ್ ಆರ್ಡರ್‌ಗಳನ್ನು ಪ್ರತಿನಿಧಿಸುತ್ತವೆ, ಮತ್ತು m ಸೀಸನಲ್ ಅವಧಿಯಾಗಿದೆ (ಉದಾ., ಮಾಸಿಕ ಡೇಟಾಗೆ 12, ತ್ರೈಮಾಸಿಕ ಡೇಟಾಗೆ 4). ಈ ವಿಧಾನವನ್ನು ಜಪಾನ್, ಜರ್ಮನಿ, ಮತ್ತು ಬ್ರೆಜಿಲ್‌ನಂತಹ ದೇಶಗಳಲ್ಲಿ ಬಲವಾದ ಸೀಸನಲ್ ಮಾದರಿಗಳೊಂದಿಗೆ ಆರ್ಥಿಕ ಡೇಟಾವನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸಲು ಹೆಚ್ಚಾಗಿ ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ.

ಫಾರ್ಮುಲಾ (ಸಚಿತ್ರ - ಸರಳೀಕರಿಸಲಾಗಿದೆ): ARIMA(p, d, q)(P, D, Q)m

7. ಇತರೆ ಟೈಮ್ ಸೀರೀಸ್ ಮಾದರಿಗಳು

ಪ್ರೊಫೆಟ್: ಫೇಸ್‌ಬುಕ್‌ನಿಂದ ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸಲಾಗಿದೆ, ಬಲವಾದ ಸೀಸನಾಲಿಟಿ ಮತ್ತು ಟ್ರೆಂಡ್ ಹೊಂದಿರುವ ಟೈಮ್ ಸೀರೀಸ್ ಡೇಟಾಗಾಗಿ ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸಲಾಗಿದೆ. ಇದು ಕಾಣೆಯಾದ ಡೇಟಾ ಮತ್ತು ಔಟ್‌ಲೈಯರ್‌ಗಳನ್ನು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿಯಾಗಿ ನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ. ವೆಬ್‌ಸೈಟ್ ಟ್ರಾಫಿಕ್, ಮಾರಾಟ ಮತ್ತು ಇತರ ವ್ಯವಹಾರ ಮೆಟ್ರಿಕ್‌ಗಳನ್ನು ಮುನ್ಸೂಚಿಸಲು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ.
ವೆಕ್ಟರ್ ಆಟೋರಿಗ್ರೆಶನ್ (VAR): ಏಕಕಾಲದಲ್ಲಿ ಅನೇಕ ಟೈಮ್ ಸೀರೀಸ್ ವೇರಿಯೇಬಲ್‌ಗಳನ್ನು ಮುನ್ಸೂಚಿಸಲು ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ, ಅವುಗಳ ಪರಸ್ಪರ ಅವಲಂಬನೆಗಳನ್ನು ಗಣನೆಗೆ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ. ಹಣದುಬ್ಬರ ಮತ್ತು ನಿರುದ್ಯೋಗದಂತಹ ಸ್ಥೂಲ ಆರ್ಥಿಕ ಅಸ್ಥಿರಗಳನ್ನು ರೂಪಿಸಲು ಅರ್ಥಶಾಸ್ತ್ರದಲ್ಲಿ ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ.
GARCH (ಜನರಲೈಸ್ಡ್ ಆಟೋರಿಗ್ರೆಸಿವ್ ಕಂಡಿಷನಲ್ ಹೆಟೆರೋಸ್ಕೆಡಾಸ್ಟಿಸಿಟಿ) ಮಾದರಿಗಳು: ಟೈಮ್ ಸೀರೀಸ್ ಡೇಟಾದ ಚಂಚಲತೆಯನ್ನು, ವಿಶೇಷವಾಗಿ ಹಣಕಾಸು ಟೈಮ್ ಸೀರೀಸ್ ಡೇಟಾದ ಚಂಚಲತೆಯನ್ನು ರೂಪಿಸಲು ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಶಾಂಘೈ ಸ್ಟಾಕ್ ಎಕ್ಸ್‌ಚೇಂಜ್ ಅಥವಾ ನ್ಯೂಯಾರ್ಕ್ ಸ್ಟಾಕ್ ಎಕ್ಸ್‌ಚೇಂಜ್‌ನಂತಹ ಷೇರು ಮಾರುಕಟ್ಟೆಗಳಿಗೆ ಚಂಚಲತೆ ಮಾಡೆಲಿಂಗ್‌ನಲ್ಲಿ ಇದು ಉಪಯುಕ್ತವಾಗಿದೆ.

ಮುನ್ಸೂಚನೆ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯನ್ನು ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮಾಡುವುದು

ಮುನ್ಸೂಚನೆಗಳ ನಿಖರತೆಯನ್ನು ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮಾಡುವುದು ಬಹಳ ಮುಖ್ಯ. ಈ ಉದ್ದೇಶಕ್ಕಾಗಿ ಹಲವಾರು ಮೆಟ್ರಿಕ್‌ಗಳನ್ನು ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ:

ಮೀನ್ ಅಬ್ಸಲ್ಯೂಟ್ ಎರರ್ (MAE): ನಿಜವಾದ ಮತ್ತು ಮುನ್ಸೂಚಿಸಿದ ಮೌಲ್ಯಗಳ ನಡುವಿನ ಸಂಪೂರ್ಣ ವ್ಯತ್ಯಾಸಗಳ ಸರಾಸರಿ. ಅರ್ಥೈಸಲು ಸುಲಭ.
ಮೀನ್ ಸ್ಕ್ವೇರ್ಡ್ ಎರರ್ (MSE): ನಿಜವಾದ ಮತ್ತು ಮುನ್ಸೂಚಿಸಿದ ಮೌಲ್ಯಗಳ ನಡುವಿನ ವರ್ಗ ವ್ಯತ್ಯಾಸಗಳ ಸರಾಸರಿ. ಔಟ್‌ಲೈಯರ್‌ಗಳಿಗೆ ಸೂಕ್ಷ್ಮವಾಗಿರುತ್ತದೆ.
ರೂಟ್ ಮೀನ್ ಸ್ಕ್ವೇರ್ಡ್ ಎರರ್ (RMSE): MSE ಯ ವರ್ಗಮೂಲ. ದೋಷವನ್ನು ಡೇಟಾದಂತೆಯೇ ಅದೇ ಘಟಕಗಳಲ್ಲಿ ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ.
ಮೀನ್ ಅಬ್ಸಲ್ಯೂಟ್ ಪರ್ಸೆಂಟೇಜ್ ಎರರ್ (MAPE): ನಿಜವಾದ ಮತ್ತು ಮುನ್ಸೂಚಿಸಿದ ಮೌಲ್ಯಗಳ ನಡುವಿನ ಸಂಪೂರ್ಣ ಶೇಕಡಾವಾರು ವ್ಯತ್ಯಾಸಗಳ ಸರಾಸರಿ. ದೋಷವನ್ನು ಶೇಕಡಾವಾರು ರೂಪದಲ್ಲಿ ವ್ಯಕ್ತಪಡಿಸುತ್ತದೆ, ಇದು ವಿವಿಧ ಮಾಪಕಗಳಲ್ಲಿ ಮುನ್ಸೂಚನೆಗಳನ್ನು ಹೋಲಿಸಲು ಸುಲಭವಾಗಿಸುತ್ತದೆ. ಆದಾಗ್ಯೂ, ನಿಜವಾದ ಮೌಲ್ಯಗಳು ಸೊನ್ನೆಗೆ ಹತ್ತಿರವಾದಾಗ ಇದು ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹವಲ್ಲ.
R-ಸ್ಕ್ವೇರ್ಡ್ (ನಿರ್ಣಯದ ಗುಣಾಂಕ): ಸ್ವತಂತ್ರ ವೇರಿಯೇಬಲ್‌ಗಳಿಂದ ಊಹಿಸಬಹುದಾದ ಅವಲಂಬಿತ ವೇರಿಯೇಬಲ್‌ನಲ್ಲಿನ ವ್ಯತ್ಯಾಸದ ಪ್ರಮಾಣವನ್ನು ಅಳೆಯುತ್ತದೆ.

ಟೈಮ್ ಸೀರೀಸ್ ಮುನ್ಸೂಚನೆಯನ್ನು ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸುವುದು

ಟೈಮ್ ಸೀರೀಸ್ ಮುನ್ಸೂಚನೆಯ ಅನುಷ್ಠಾನವು ಹಲವಾರು ಪ್ರಾಯೋಗಿಕ ಹಂತಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿದೆ:

ಡೇಟಾ ಸಂಗ್ರಹಣೆ: ಸಂಬಂಧಿತ ಟೈಮ್ ಸೀರೀಸ್ ಡೇಟಾವನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸಿ.
ಡೇಟಾ ಅನ್ವೇಷಣೆ: ಡೇಟಾವನ್ನು ದೃಶ್ಯೀಕರಿಸಿ, ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಿ, ಮತ್ತು ಟೈಮ್ ಸೀರೀಸ್‌ನ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಿ.
ಡೇಟಾ ಪ್ರಿಪ್ರೊಸೆಸಿಂಗ್: ಮೇಲೆ ವಿವರಿಸಿದಂತೆ ಡೇಟಾವನ್ನು ಕ್ಲೀನ್ ಮಾಡಿ, ಪರಿವರ್ತಿಸಿ, ಮತ್ತು ಮಾಡೆಲಿಂಗ್‌ಗಾಗಿ ಸಿದ್ಧಪಡಿಸಿ.
ಮಾದರಿ ಆಯ್ಕೆ: ಡೇಟಾದ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳು ಮತ್ತು ಮುನ್ಸೂಚನೆಯ ಉದ್ದೇಶವನ್ನು ಆಧರಿಸಿ ಸೂಕ್ತವಾದ ಮುನ್ಸೂಚನಾ ವಿಧಾನವನ್ನು ಆರಿಸಿ. ಟ್ರೆಂಡ್, ಸೀಸನಾಲಿಟಿ, ಮತ್ತು ಔಟ್‌ಲೈಯರ್‌ಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುವ ಅಗತ್ಯವನ್ನು ಪರಿಗಣಿಸಿ.
ಮಾದರಿ ತರಬೇತಿ: ಐತಿಹಾಸಿಕ ಡೇಟಾದ ಮೇಲೆ ಆಯ್ಕೆಮಾಡಿದ ಮಾದರಿಗೆ ತರಬೇತಿ ನೀಡಿ.
ಮಾದರಿ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ: ಸೂಕ್ತ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮೆಟ್ರಿಕ್‌ಗಳನ್ನು ಬಳಸಿ ಮಾದರಿಯ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯನ್ನು ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮಾಡಿ.
ಮಾದರಿ ಟ್ಯೂನಿಂಗ್: ಅದರ ನಿಖರತೆಯನ್ನು ಸುಧಾರಿಸಲು ಮಾದರಿ ಪ್ಯಾರಾಮೀಟರ್‌ಗಳನ್ನು ಉತ್ತಮಗೊಳಿಸಿ.
ಮುನ್ಸೂಚನೆ: ಅಪೇಕ್ಷಿತ ಭವಿಷ್ಯದ ಅವಧಿಗಳಿಗೆ ಮುನ್ಸೂಚನೆಗಳನ್ನು ರಚಿಸಿ.
ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆ ಮತ್ತು ನಿರ್ವಹಣೆ: ಮಾದರಿಯ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯನ್ನು ನಿರಂತರವಾಗಿ ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆ ಮಾಡಿ ಮತ್ತು ನಿಖರತೆಯನ್ನು ಕಾಪಾಡಿಕೊಳ್ಳಲು ಹೊಸ ಡೇಟಾದೊಂದಿಗೆ ನಿಯತಕಾಲಿಕವಾಗಿ ಪುನಃ ತರಬೇತಿ ನೀಡಿ.

ಪರಿಕರಗಳು ಮತ್ತು ಲೈಬ್ರರಿಗಳು: ಟೈಮ್ ಸೀರೀಸ್ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ ಮತ್ತು ಮುನ್ಸೂಚನೆಗಾಗಿ ಹಲವಾರು ಪರಿಕರಗಳು ಮತ್ತು ಪ್ರೋಗ್ರಾಮಿಂಗ್ ಲೈಬ್ರರಿಗಳು ಲಭ್ಯವಿವೆ, ಅವುಗಳೆಂದರೆ:

ಪೈಥಾನ್: statsmodels, scikit-learn, Prophet (ಫೇಸ್‌ಬುಕ್), ಮತ್ತು pmdarima ನಂತಹ ಲೈಬ್ರರಿಗಳು ಸಮಗ್ರ ಸಾಮರ್ಥ್ಯಗಳನ್ನು ನೀಡುತ್ತವೆ.
R: forecast, tseries, ಮತ್ತು TSA ನಂತಹ ಪ್ಯಾಕೇಜ್‌ಗಳನ್ನು ವ್ಯಾಪಕವಾಗಿ ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ.
ಸ್ಪ್ರೆಡ್‌ಶೀಟ್ ಸಾಫ್ಟ್‌ವೇರ್ (ಉದಾ., ಮೈಕ್ರೋಸಾಫ್ಟ್ ಎಕ್ಸೆಲ್, ಗೂಗಲ್ ಶೀಟ್ಸ್): ಮೂಲಭೂತ ಮುನ್ಸೂಚನೆ ಕಾರ್ಯಗಳನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ.
ವಿಶೇಷ ಸಂಖ್ಯಾಶಾಸ್ತ್ರೀಯ ಸಾಫ್ಟ್‌ವೇರ್: SAS, SPSS, ಮತ್ತು MATLAB ನಂತಹವು, ಮುಂದುವರಿದ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳು ಮತ್ತು ವಿಶ್ಲೇಷಣಾ ಆಯ್ಕೆಗಳನ್ನು ನೀಡುತ್ತವೆ.

ನೈಜ-ಪ್ರಪಂಚದ ಅನ್ವಯಿಕೆಗಳು ಮತ್ತು ಜಾಗತಿಕ ಉದಾಹರಣೆಗಳು

ಟೈಮ್ ಸೀರೀಸ್ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ ಒಂದು ಬಹುಮುಖ ಸಾಧನವಾಗಿದ್ದು, ವಿವಿಧ ಕೈಗಾರಿಕೆಗಳು ಮತ್ತು ಪ್ರದೇಶಗಳಲ್ಲಿ ಅನ್ವಯಿಕೆಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ:

ಹಣಕಾಸು ಮುನ್ಸೂಚನೆ: ಸ್ಟಾಕ್ ಬೆಲೆಗಳು, ಕರೆನ್ಸಿ ವಿನಿಮಯ ದರಗಳು, ಮತ್ತು ಮಾರುಕಟ್ಟೆ ಪ್ರವೃತ್ತಿಗಳನ್ನು ಊಹಿಸುವುದು. ಜಾಗತಿಕವಾಗಿ ಹೂಡಿಕೆ ಬ್ಯಾಂಕುಗಳು ಮತ್ತು ಹೆಡ್ಜ್ ಫಂಡ್‌ಗಳು ಈ ತಂತ್ರಗಳನ್ನು ಬಳಸುತ್ತವೆ.
ಬೇಡಿಕೆ ಮುನ್ಸೂಚನೆ: ಉತ್ಪನ್ನ ಬೇಡಿಕೆಯನ್ನು ಊಹಿಸುವುದು, ದಾಸ್ತಾನು ಮಟ್ಟವನ್ನು ಉತ್ತಮಗೊಳಿಸುವುದು, ಮತ್ತು ಪೂರೈಕೆ ಸರಪಳಿಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುವುದು. ವಾಲ್‌ಮಾರ್ಟ್ (ಯುನೈಟೆಡ್ ಸ್ಟೇಟ್ಸ್) ಮತ್ತು ಕ್ಯಾರಿಫೋರ್ (ಫ್ರಾನ್ಸ್) ನಂತಹ ಚಿಲ್ಲರೆ ಕಂಪನಿಗಳು ಜಾಗತಿಕ ಪೂರೈಕೆ ಸರಪಳಿಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸಲು ಇವುಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಳ್ಳುತ್ತವೆ.
ಮಾರಾಟ ಮುನ್ಸೂಚನೆ: ಭವಿಷ್ಯದ ಮಾರಾಟವನ್ನು ಊಹಿಸುವುದು, ಸೀಸನಲ್ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸುವುದು, ಮತ್ತು ಮಾರ್ಕೆಟಿಂಗ್ ಪ್ರಚಾರಗಳನ್ನು ಯೋಜಿಸುವುದು. ಅಲಿಬಾಬಾ (ಚೀನಾ) ಮತ್ತು ಅಮೆಜಾನ್‌ನಂತಹ ಜಾಗತಿಕ ಇ-ಕಾಮರ್ಸ್ ಪ್ಲಾಟ್‌ಫಾರ್ಮ್‌ಗಳಿಂದ ವ್ಯಾಪಕವಾಗಿ ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ.
ಆರ್ಥಿಕ ಮುನ್ಸೂಚನೆ: ಜಿಡಿಪಿ, ಹಣದುಬ್ಬರ, ಮತ್ತು ನಿರುದ್ಯೋಗ ದರಗಳಂತಹ ಆರ್ಥಿಕ ಸೂಚಕಗಳನ್ನು ಊಹಿಸುವುದು. ಫೆಡರಲ್ ರಿಸರ್ವ್ (ಯುನೈಟೆಡ್ ಸ್ಟೇಟ್ಸ್), ಯುರೋಪಿಯನ್ ಸೆಂಟ್ರಲ್ ಬ್ಯಾಂಕ್ (ಯುರೋಝೋನ್), ಮತ್ತು ಬ್ಯಾಂಕ್ ಆಫ್ ಇಂಗ್ಲೆಂಡ್ (ಯುನೈಟೆಡ್ ಕಿಂಗ್‌ಡಮ್) ನಂತಹ ವಿಶ್ವಾದ್ಯಂತದ ಕೇಂದ್ರ ಬ್ಯಾಂಕುಗಳು ನೀತಿ ನಿರ್ಧಾರಗಳಿಗಾಗಿ ಟೈಮ್ ಸೀರೀಸ್ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಅವಲಂಬಿಸಿವೆ.
ಆರೋಗ್ಯ ರಕ್ಷಣೆ ಮುನ್ಸೂಚನೆ: ರೋಗಿಗಳ ದಾಖಲಾತಿ, ರೋಗದ ಏಕಾಏಕಿ, ಮತ್ತು ಸಂಪನ್ಮೂಲ ಹಂಚಿಕೆಯನ್ನು ಊಹಿಸುವುದು. ಕೆನಡಾ, ಆಸ್ಟ್ರೇಲಿಯಾ, ಅಥವಾ ಭಾರತದಂತಹ ದೇಶಗಳಲ್ಲಿ ಫ್ಲೂ ಸೀಸನ್‌ಗಳು ಅಥವಾ ಏಕಾಏಕಿಗಳಿಗೆ ತಯಾರಾಗಲು ಆಸ್ಪತ್ರೆಗಳು ಮತ್ತು ಸಾರ್ವಜನಿಕ ಆರೋಗ್ಯ ಏಜೆನ್ಸಿಗಳು ಇದನ್ನು ಬಳಸುತ್ತವೆ.
ಶಕ್ತಿ ಮುನ್ಸೂಚನೆ: ಶಕ್ತಿ ವಿತರಣೆಯನ್ನು ಉತ್ತಮಗೊಳಿಸಲು ಮತ್ತು ವೆಚ್ಚವನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡಲು ಶಕ್ತಿ ಬಳಕೆ ಮತ್ತು ಉತ್ಪಾದನೆಯನ್ನು ಊಹಿಸುವುದು. ನಾರ್ವೆ ಮತ್ತು ಸೌದಿ ಅರೇಬಿಯಾದಂತಹ ದೇಶಗಳಲ್ಲಿನ ವಿಶ್ವದಾದ್ಯಂತದ ಯುಟಿಲಿಟಿ ಕಂಪನಿಗಳು ಇದನ್ನು ಬಳಸುತ್ತವೆ.
ಸಾರಿಗೆ ಮುನ್ಸೂಚನೆ: ಸಂಚಾರ ಹರಿವನ್ನು ಊಹಿಸುವುದು, ಸಾರ್ವಜನಿಕ ಸಾರಿಗೆಯನ್ನು ಉತ್ತಮಗೊಳಿಸುವುದು, ಮತ್ತು ಮೂಲಸೌಕರ್ಯ ಯೋಜನೆಗಳನ್ನು ಯೋಜಿಸುವುದು. ಯುರೋಪಿನಾದ್ಯಂತ (ಉದಾ., ಲಂಡನ್ ಅಥವಾ ಬರ್ಲಿನ್‌ನಲ್ಲಿ) ಮತ್ತು ಉತ್ತರ ಅಮೆರಿಕದಲ್ಲಿ (ಉದಾ., ನ್ಯೂಯಾರ್ಕ್ ನಗರ) ಸಾರ್ವಜನಿಕ ಸಾರಿಗೆ ಅಧಿಕಾರಿಗಳು ಇದನ್ನು ಆಗಾಗ್ಗೆ ಬಳಸುತ್ತಾರೆ.

ಇವುಗಳು ಜಗತ್ತಿನಾದ್ಯಂತ ಟೈಮ್ ಸೀರೀಸ್ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯನ್ನು ಅನ್ವಯಿಸಬಹುದಾದ ಹಲವು ವಿಧಾನಗಳ ಕೆಲವು ಉದಾಹರಣೆಗಳಾಗಿವೆ. ಬಳಸಲಾಗುವ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ವಿಧಾನಗಳು ಮತ್ತು ತಂತ್ರಗಳು ಉದ್ಯಮ, ಡೇಟಾದ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳು ಮತ್ತು ಮುನ್ಸೂಚನೆಯ ಉದ್ದೇಶಗಳನ್ನು ಅವಲಂಬಿಸಿ ಬದಲಾಗುತ್ತವೆ.

ಅತ್ಯುತ್ತಮ ಅಭ್ಯಾಸಗಳು ಮತ್ತು ಪರಿಗಣನೆಗಳು

ನಿಖರ ಮತ್ತು ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹ ಮುನ್ಸೂಚನೆಗಳನ್ನು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಲು, ಈ ಅತ್ಯುತ್ತಮ ಅಭ್ಯಾಸಗಳನ್ನು ಪರಿಗಣಿಸಿ:

ಡೇಟಾ ಗುಣಮಟ್ಟ: ಡೇಟಾ ನಿಖರ, ಸಂಪೂರ್ಣ, ಮತ್ತು ದೋಷಗಳಿಂದ ಮುಕ್ತವಾಗಿದೆ ಎಂದು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಿ. ಸೂಕ್ತ ಡೇಟಾ ಮೌಲ್ಯೀಕರಣ ತಂತ್ರಗಳನ್ನು ಬಳಸಿ.
ಡೇಟಾ ತಿಳುವಳಿಕೆ: ಟ್ರೆಂಡ್‌ಗಳು, ಸೀಸನಾಲಿಟಿ, ಮತ್ತು ಸೈಕ್ಲಿಕಾಲಿಟಿ ಸೇರಿದಂತೆ ಡೇಟಾದ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳನ್ನು ಸಂಪೂರ್ಣವಾಗಿ ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಿ.
ಮಾದರಿ ಆಯ್ಕೆ: ಡೇಟಾ ಮತ್ತು ಮುನ್ಸೂಚನೆಯ ಉದ್ದೇಶವನ್ನು ಆಧರಿಸಿ ಅತ್ಯಂತ ಸೂಕ್ತವಾದ ಮುನ್ಸೂಚನಾ ವಿಧಾನವನ್ನು ಆರಿಸಿ.
ಮಾದರಿ ಮೌಲ್ಯೀಕರಣ: ಸೂಕ್ತ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮೆಟ್ರಿಕ್‌ಗಳನ್ನು ಬಳಸಿ ಮಾದರಿಯ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯನ್ನು ಮೌಲ್ಯೀಕರಿಸಿ.
ನಿಯಮಿತ ಪುನರಾವರ್ತನೆ: ಅದರ ನಿಖರತೆಯನ್ನು ಕಾಪಾಡಿಕೊಳ್ಳಲು ಹೊಸ ಡೇಟಾದೊಂದಿಗೆ ನಿಯಮಿತವಾಗಿ ಮಾದರಿಯನ್ನು ಪುನಃ ತರಬೇತಿ ನೀಡಿ.
ಫೀಚರ್ ಇಂಜಿನಿಯರಿಂಗ್: ಮುನ್ಸೂಚನೆಯ ನಿಖರತೆಯನ್ನು ಸುಧಾರಿಸಲು ಬಾಹ್ಯ ವೇರಿಯೇಬಲ್‌ಗಳನ್ನು (ಉದಾ., ಆರ್ಥಿಕ ಸೂಚಕಗಳು, ಮಾರ್ಕೆಟಿಂಗ್ ಪ್ರಚಾರಗಳು) ಸೇರಿಸುವುದನ್ನು ಪರಿಗಣಿಸಿ.
ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸಬಹುದಾದಿಕೆ: ಮಾದರಿಯು ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸಬಹುದಾದದ್ದು ಮತ್ತು ಫಲಿತಾಂಶಗಳು ಅರ್ಥವಾಗುವಂತಹವು ಎಂದು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಿ.
ಡೊಮೇನ್ ಪರಿಣತಿ: ಉತ್ತಮ ಫಲಿತಾಂಶಗಳಿಗಾಗಿ ಸಂಖ್ಯಾಶಾಸ್ತ್ರೀಯ ವಿಧಾನಗಳನ್ನು ಡೊಮೇನ್ ಪರಿಣತಿಯೊಂದಿಗೆ ಸಂಯೋಜಿಸಿ.
ಪಾರದರ್ಶಕತೆ: ಮುನ್ಸೂಚನೆ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯಲ್ಲಿ ಮಾಡಿದ ವಿಧಾನ ಮತ್ತು ಯಾವುದೇ ಊಹೆಗಳನ್ನು ದಾಖಲಿಸಿ.

ಟೈಮ್ ಸೀರೀಸ್ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯಲ್ಲಿನ ಸವಾಲುಗಳು

ಟೈಮ್ ಸೀರೀಸ್ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ ಒಂದು ಶಕ್ತಿಯುತ ಸಾಧನವಾಗಿದ್ದರೂ, ಇದು ಕೆಲವು ಸವಾಲುಗಳನ್ನು ಸಹ ಒಡ್ಡುತ್ತದೆ:

ಡೇಟಾ ಗುಣಮಟ್ಟ: ಗದ್ದಲದ, ಅಪೂರ್ಣ, ಅಥವಾ ದೋಷಪೂರಿತ ಡೇಟಾದೊಂದಿಗೆ ವ್ಯವಹರಿಸುವುದು.
ಸ್ಥಿರವಲ್ಲದ ಸ್ಥಿತಿ: ಸ್ಥಿರವಲ್ಲದ ಡೇಟಾವನ್ನು ಸಂಬೋಧಿಸುವುದು ಮತ್ತು ಸೂಕ್ತ ಪರಿವರ್ತನೆಗಳನ್ನು ಅನ್ವಯಿಸುವುದು.
ಮಾದರಿ ಸಂಕೀರ್ಣತೆ: ಸರಿಯಾದ ಮಾದರಿಯನ್ನು ಆರಿಸುವುದು ಮತ್ತು ಅದರ ಪ್ಯಾರಾಮೀಟರ್‌ಗಳನ್ನು ಟ್ಯೂನ್ ಮಾಡುವುದು.
ಓವರ್‌ಫಿಟ್ಟಿಂಗ್: ಮಾದರಿಯು ತರಬೇತಿ ಡೇಟಾವನ್ನು ತುಂಬಾ ಹತ್ತಿರದಿಂದ ಹೊಂದಿಕೊಳ್ಳುವುದನ್ನು ತಡೆಯುವುದು, ಇದು ಕಳಪೆ ಸಾಮಾನ್ಯೀಕರಣ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಗೆ ಕಾರಣವಾಗಬಹುದು.
ಔಟ್‌ಲೈಯರ್‌ಗಳನ್ನು ನಿಭಾಯಿಸುವುದು: ಔಟ್‌ಲೈಯರ್‌ಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸುವುದು ಮತ್ತು ನಿಭಾಯಿಸುವುದು.
ಸೂಕ್ತ ಪ್ಯಾರಾಮೀಟರ್‌ಗಳನ್ನು ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡುವುದು: ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಟೈಮ್ ಸೀರೀಸ್ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ ವಿಧಾನಕ್ಕಾಗಿ ಪ್ಯಾರಾಮೀಟರ್‌ಗಳ ಆಯ್ಕೆ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಮೂವಿಂಗ್ ಆವರೇಜ್‌ನ ವಿಂಡೋ ಗಾತ್ರ, ಅಥವಾ ಎಕ್ಸ್‌ಪೋನೆನ್ಶಿಯಲ್ ಸ್ಮೂಥಿಂಗ್‌ನ ಸ್ಮೂಥಿಂಗ್ ಫ್ಯಾಕ್ಟರ್‌ಗಳು.

ತೀರ್ಮಾನ: ಟೈಮ್ ಸೀರೀಸ್ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯ ಭವಿಷ್ಯ

ಟೈಮ್ ಸೀರೀಸ್ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯು ಒಂದು ಪ್ರಮುಖ ಕ್ಷೇತ್ರವಾಗಿ ಉಳಿದಿದೆ, ಮತ್ತು ಪ್ರಪಂಚದಾದ್ಯಂತದ ವ್ಯವಹಾರಗಳು ಮತ್ತು ಸಂಸ್ಥೆಗಳು ಹೆಚ್ಚುತ್ತಿರುವ ಪ್ರಮಾಣದ ಡೇಟಾವನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸುತ್ತಿರುವುದರಿಂದ ಅದರ ಪ್ರಾಮುಖ್ಯತೆ ಮಾತ್ರ ಬೆಳೆಯುತ್ತಿದೆ. ಡೇಟಾ ಲಭ್ಯತೆ ವಿಸ್ತರಿಸುತ್ತಾ ಹೋದಂತೆ ಮತ್ತು ಗಣನಾ ಸಂಪನ್ಮೂಲಗಳು ಹೆಚ್ಚು ಸುಲಭವಾಗಿ ಲಭ್ಯವಾಗುತ್ತಿದ್ದಂತೆ, ಟೈಮ್ ಸೀರೀಸ್ ಮುನ್ಸೂಚನೆ ವಿಧಾನಗಳ ಅತ್ಯಾಧುನಿಕತೆ ಸುಧಾರಿಸುತ್ತಲೇ ಇರುತ್ತದೆ. ಮಷಿನ್ ಲರ್ನಿಂಗ್ ತಂತ್ರಗಳಾದ ಡೀಪ್ ಲರ್ನಿಂಗ್ ಮಾದರಿಗಳ (ಉದಾ., ರೆಕರ್ರೆಂಟ್ ನ್ಯೂರಲ್ ನೆಟ್‌ವರ್ಕ್‌ಗಳು) ಏಕೀಕರಣವು ಕ್ಷೇತ್ರದಲ್ಲಿ ನಾವೀನ್ಯತೆಯನ್ನು ಉತ್ತೇಜಿಸುತ್ತಿದೆ ಮತ್ತು ಇನ್ನಷ್ಟು ನಿಖರ ಮತ್ತು ಒಳನೋಟವುಳ್ಳ ಮುನ್ಸೂಚನೆಗಳಿಗೆ ಅವಕಾಶ ನೀಡುತ್ತಿದೆ. ಜಾಗತಿಕವಾಗಿ, ಎಲ್ಲಾ ಗಾತ್ರದ ಸಂಸ್ಥೆಗಳು ಈಗ ಡೇಟಾ-ಚಾಲಿತ ನಿರ್ಧಾರಗಳನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳಲು ಮತ್ತು ಸ್ಪರ್ಧಾತ್ಮಕ ಪ್ರಯೋಜನವನ್ನು ಪಡೆಯಲು ಟೈಮ್ ಸೀರೀಸ್ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯನ್ನು ಬಳಸುತ್ತಿವೆ. ಈ ಸಮಗ್ರ ಮಾರ್ಗದರ್ಶಿಯು ಈ ಶಕ್ತಿಯುತ ತಂತ್ರಗಳನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಲು ಮತ್ತು ಅನ್ವಯಿಸಲು ಒಂದು ಬಲವಾದ ಅಡಿಪಾಯವನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ.