• Buradasın

    Zaman serileri analizi için hangi program kullanılır?

    Yazeka

    Arama sonuçlarına göre oluşturuldu

    Zaman serileri analizi için aşağıdaki programlar kullanılabilir:
    1. Statsmodels: Python kütüphanesi, ARIMA, SARIMA ve VAR gibi zaman serileri analiz araçları sunar 1.
    2. Prophet: Facebook tarafından geliştirilen, zaman serileri forecasting için basit ve güçlü bir arayüz sunan bir araç 1.
    3. tslearn: Zaman serileri sınıflandırma, kümeleme ve regresyon için çeşitli algoritmalar ve araçlar içeren Python kütüphanesi 1.
    4. ARCH: Finansal ekonometride volatilite modelleri için Python kütüphanesi 1.
    5. GluonTS: Amazon tarafından geliştirilen, derin öğrenme tabanlı probabilistic zaman serileri forecasting kütüphanesi 1.
    6. R: İstatistiksel hesaplama ve grafik için kullanılan, geniş bir zaman serileri analiz kütüphanesine sahip programlama dili 4.
    7. MATLAB: Zaman serileri analizi için kullanılan, matematik alanında kökeni olan bir yazılım 5.
    5 kaynaktan alınan bilgiyle göre:

      Yanıtı değerlendir

      5 kaynak

      1. geeksforgeeks.org
        1
      2. sosyologer.com
        2
      3. istmer.com
        3
      4. timescale.com
        4
      5. mathworks.com
        5

    Konuyla ilgili materyaller

    Veri analizi öğrenmek için hangi program?

    Veri analizi öğrenmek için aşağıdaki programlar önerilmektedir: 1. Microsoft Excel: Temel veri analizi, finansal analiz ve grafik oluşturma için yaygın olarak kullanılır. 2. Python: Büyük veri analizi, makine öğrenimi ve veri görselleştirme için esnek ve popüler bir programlama dilidir. 3. Tableau: Veri görselleştirme ve iş zekası için kullanıcı dostu bir araçtır. 4. R: İstatistiksel analiz ve veri madenciliği için geniş kütüphane desteği sunan açık kaynaklı bir programlama dilidir. 5. SPSS (Statistical Package for the Social Sciences): Sosyal bilimler ve eğitim gibi alanlarda sıkça kullanılan bir istatistik programıdır. Bu programlar, veri analizi becerilerinizi geliştirmenize ve farklı veri türlerinde etkili analizler yapmanıza yardımcı olacaktır.
    5 kaynak

    Zaman serileri analizinde hangi yöntemler kullanılır?

    Zaman serileri analizinde kullanılan bazı yöntemler şunlardır: 1. Hareketli Ortalama (Moving Average): Verilerin ortalamasını alarak eğilimleri ortaya çıkarmak için yaygın olarak kullanılır. 2. ARIMA (Autoregressive Integrated Moving Average): Zaman serilerinde kullanılan en popüler modellerden biridir ve verilerin kendine ait özelliklerini kullanarak gelecekteki değerlerin tahmin edilmesine olanak tanır. 3. Exponential Smoothing: Kısa vadeli dalgalanmaları yumuşatarak daha net bir tahmin elde etmek için kullanılır. 4. GARCH (Generalized Autoregressive Conditional Heteroskedasticity): Zaman serilerindeki volatiliteyi modellemek için kullanılır. 5. Regresyon Analizi: Bağımlı ve bağımsız değişkenler arasındaki ilişkiyi anlamak için kullanılır. Bu yöntemler, ekonomik, finansal, iklim bilimi ve mühendislik gibi çeşitli alanlarda yapılan araştırmalarda yaygın olarak uygulanmaktadır.
    5 kaynak

    Zaman serisi analizi ile talep tahmini nasıl yapılır?

    Zaman serisi analizi ile talep tahmini yapmak için aşağıdaki adımlar izlenir: 1. Problem Tanımı: Tahminlerin nasıl kullanılacağı ve hangi veriler üzerinde çalışılacağı belirlenir. 2. Veri Toplama: Geçmiş satış verileri ve diğer ilgili bilgiler toplanır. 3. Veriyi Keşfetme: Veriler grafik haline getirilerek eğilimler, mevsimsellik ve aykırı değerler analiz edilir. 4. Model Seçimi: En uygun istatistiksel model belirlenir. Bu aşamada regresyon analizleri ve ekonometrik modeller kullanılabilir. 5. Modelin Kullanılması ve Değerlendirilmesi: Seçilen model, tahmin yapmak için kullanılır ve performansı gerçek verilerle karşılaştırılarak değerlendirilir. Zaman serisi analizi, talepteki mevsimsel dalgalanmaları ve önemli satış eğilimlerini belirlemek için etkilidir.
    5 kaynak

    TradingView'de zaman serisi analizi nasıl yapılır?

    TradingView'de zaman serisi analizi yapmak için aşağıdaki adımlar izlenir: 1. İşlem Sembolü Seçimi: Analiz edilecek varlığı (örneğin, BTCUSD veya EURUSD) arama bölümünden seçin. 2. Zaman Dilimi Seçimi: Grafikte görüntülenecek zaman dilimini belirleyin (1 dakika ile aylık grafikler arası). 3. Grafik Stili Ayarı: Çizgi, mum veya Heiken Ashi gibi uygun grafik stilini seçin. Teknik analiz araçları kullanarak zaman serisi analizi yapılabilir: - Trend Çizgileri: Fiyat hareketinin yönünü belirlemek için trend çizgileri çizin. - Fibonacci Düzeltmeleri: Destek ve direnç seviyelerini tespit etmek için Fibonacci araçlarını kullanın. - Göstergeler: MACD, RSI, hareketli ortalamalar gibi göstergeleri ekleyerek analizinizi zenginleştirin. Ayrıca, geri test (backtesting) özelliği ile geçmiş fiyat verileri üzerinden ticaret stratejilerinizi test edebilirsiniz.
    5 kaynak

    Zaman serisi analizi nedir PDF?

    Zaman serisi analizi — belirli aralıklarla toplanan verilerin incelenmesidir. Zaman serisi analizinin PDF formatındaki kaynakları arasında şunlar yer alabilir: 1. "Zaman Serileri ve Öngörü Yöntemleri (R Uygulamalı)" kitabı. 2. "YBS Ansiklopedi" sitesindeki "Zaman Serisi Analizi" makalesi.
    5 kaynak

    Zaman frekans analizi nasıl yapılır?

    Zaman-frekans analizi yapmak için aşağıdaki yöntemler kullanılabilir: 1. Kısa Zamanlı Fourier Dönüşümü (STFT): Sinyali örtüşen bölümlere ayırır ve her bölüm üzerinde Fourier Dönüşümü gerçekleştirir. 2. Dalgacık Dönüşümü: Değişken zaman-frekans çözünürlüklerine izin veren çoklu çözünürlüklü bir analiz sağlar. 3. Hilbert-Huang Dönüşümü: Ampirik mod ayrıştırmasını Hilbert spektral analiziyle birleştirir. Bu yöntemler, sinyallerin hem zamansal hem de spektral içeriğinin aynı anda incelenmesini sağlar ve dinamiklerinin daha iyi anlaşılmasına yardımcı olur.
    5 kaynak

    Eviews ile zaman serisi analizi nasıl yapılır?

    Eviews ile zaman serisi analizi yapmak için aşağıdaki adımlar takip edilmelidir: 1. Verilerin Hazırlanması ve Yüklenmesi: Eviews, çeşitli formatlarda veri yüklemeyi destekler ve bu verilerin zaman serisi formatında olmasını sağlar. 2. Zaman Serisi Grafiklerinin Oluşturulması: Verilerin zaman serisi özelliklerini incelemek için grafikler oluşturulur. 3. İstasyonerlik Testleri: Verinin istasyoner olup olmadığını test etmek önemlidir. 4. Model Seçimi ve Tahmini: Uygun bir model seçilir ve tahmin yapılır. 5. Modelin Geçerliliğinin Test Edilmesi: Ljung-Box Q testi, ARCH etkisi testi ve mevsimsellik testleri gibi tanısal testler uygulanır. 6. Tahminlerin Yapılması ve Yorumlanması: Modeli oluşturduktan ve geçerliliğini test ettikten sonra, gelecekteki değerler tahmin edilir. 7. Sonuçların Sunulması: Analiz sonuçları, grafikler, tablolar ve metin açıklamaları kullanılarak açık ve anlaşılır bir şekilde raporlanır.
    5 kaynak