Привет! Я рад поговорить с вами о том, как использовать скользящее окно для анализа данных серии. Как поставщик скользящих окон, я воочию видел, как эта техника может революционизировать способ, которым мы понимаем, данные о серии.
Во -первых, давайте поговорим о том, в какое время - данные серии. Это в основном последовательность точек данных, собранных с течением времени. Подумайте о таких вещах, как ежедневные цены на акции, почасовые показания температуры или ежемесячные показатели продаж. Этот тип данных везде, и анализ их может дать нам действительно ценную информацию.
Итак, что такое скользящее окно? Что ж, это способ сломать долгое время - серии на более мелкие, более управляемые куски. Представьте, что у вас есть длинная веревка, представляющая ваше время - данные серии. Раздвижное окно похоже на пару ножниц, которая разрезает веревку на более мелкие кусочки, один за другим, с небольшим количеством перекрытия между каждым кусочком.
Допустим, вы анализируете ежедневные цены на акции в течение года. Вместо того, чтобы смотреть на данные за весь год одновременно, вы можете использовать скользящее окно. Например, вы можете установить размер окна 30 дней. Вы начинаете с того, что просмотрите первые 30 дней цен на акции, затем вы «скользите» окно на один день вперед и посмотрите на следующий 30 -дневной период. Вы продолжаете делать это, пока не покрываете весь год.
Одним из больших преимуществ использования скользящего окна является то, что оно помогает нам определить шаблоны и тенденции в данных. Глядя на небольшие куски, мы видим, как все меняется в течение коротких периодов времени. Например, в примере цен на акции мы можем заметить, что существуют определенные закономерности повышения цен или уменьшаются в каждом 30 -дневном окне.
Другое преимущество заключается в том, что он может сделать наш анализ более эффективным. При работе с большими наборами данных серии, анализ всего набора данных сразу может быть действительно время - потребление и ресурс - интенсивный. Использование скользящего окна позволяет нам сосредоточиться на небольших частях данных за раз, что может ускорить процесс анализа.
Теперь давайте перейдем к придурению - песчан, как на самом деле использовать скользящее окно для анализа данных серии.
Шаг 1: Определите размер окна
Первое, что вам нужно сделать, это определить размер вашего окна. Это зависит от характера ваших данных и чего вы пытаетесь достичь. Если вы ищете краткосрочные тенденции, меньший размер окна может быть лучше. Например, если вы анализируете почасовое потребление электроэнергии, размер окна в 24 часа (день) может быть полезен для ежедневных моделей. С другой стороны, если вы ищете долгосрочные тенденции, больший размер окна может быть более подходящим.
Шаг 2: Определите этап слайда
Слайд -шаг - сколько вы перемещаете окно каждый раз. Вы можете переместить его по одной точке данных за раз (этап слайда 1), или вы можете переместить его более чем одной точки данных. Например, если у вас есть почасовые данные и вы устанавливаете слайд -шаг 6, вы каждый раз перемещаете окно на 6 часов вперед. Меньший этап слайда даст вам больше перекрывающихся окон и более подробный анализ, но это также займет больше времени.
Шаг 3: Выполните анализ в каждом окне
После того, как вы определили размер окна и шаг скольжения, вы можете начать анализировать каждое окно. Есть много различных типов анализа, которые вы можете сделать. Вы можете рассчитать статистические меры, такие как среднее, медиана или стандартное отклонение данных в каждом окне. Вы также можете искать корреляции между различными переменными в данных.
Например, допустим, вы анализируете ежемесячные данные о продажах для розничного магазина. Вы устанавливаете размер окна 12 месяцев и на шаге слайда 1 месяц. Для каждого окна 12 - месяц вы рассчитываете среднемесячные продажи. Сравнивая эти средние значения в разных окнах, вы можете увидеть, увеличиваются ли продажи или уменьшаются с течением времени.
Шаг 4: Визуализируйте результаты
Визуализация - отличный способ понять результаты вашего анализа. Вы можете создавать линейные диаграммы, гистограммы или рассеяние графиков, чтобы показать, как статистические меры или другие результаты анализа меняются с течением времени. Например, вы можете создать линейную диаграмму, показывающую среднемесячные продажи для каждого окна 12 -месячного месяца. Это даст вам четкую картину тенденций продаж.
Теперь я знаю, что вы можете подумать: «Все это звучит великолепно, но где я могу получить правильные инструменты скольжения?» Ну, мы вас покрыли! Проверьте нашБольшие скользящие окна для крыльцаЕсли вы ищете более масштабные решения. И если вы заинтересованы в чем -то, что легко установить, нашЛегкая установка скользящего окнаотличный вариант. У нас также естьСкользящие окнакоторые предлагают плавную работу.
Независимо от того, являетесь ли вы ученым для данных, бизнес -аналитиком или просто кто -то, кто заинтересован в том, чтобы разобраться с данными серии, наши продукты скользящих окон могут помочь вам выполнить работу. Мы разработали их, чтобы они были пользователями - дружелюбными и эффективными, поэтому вы можете сосредоточиться на том, чтобы получить ценную информацию из ваших данных.
Если вы заинтересованы в том, чтобы узнать больше о наших скользящих оконных продуктах или хотите обсудить ваши конкретные потребности, мы хотели бы услышать от вас. Свяжитесь с нами, чтобы начать обсуждение закупок и выяснить, как мы можем помочь вам поднять ваше время - анализ данных серии на следующий уровень.
Ссылки
- Hyndman, RJ, & Athanasopoulos, G. (2018). Прогнозирование: принципы и практика. Otexts.
- Box, Gep, Jenkins, GM, & Resel, GC (2015). Анализ временных рядов: прогнозирование и контроль. Уайли.