• Buradasın

    Zaman serisi analizi nedir?

    Yazeka

    Arama sonuçlarına göre oluşturuldu

    Zaman serisi analizi, belirli aralıklarla toplanan veri noktalarını inceleyerek zaman içindeki trendleri ve desenleri ortaya çıkaran istatistiksel bir yöntemdir 14.
    Bu analizin temel amaçları:
    • Karar verme sürecini geliştirmek: Geçmiş olayları anlamak, gelecekteki eğilimleri tahmin etmeyi kolaylaştırır 1.
    • Mevsimsel değişiklikleri tespit etmek: Düzenli mevsimsel değişimleri ortaya çıkarmak ve düzensizlikleri belirlemek 14.
    • Anomalileri tespit etmek: Risk durumlarını en aza indirmek ve yanlış giden olayları erken fark etmek 1.
    • Geleceği tahmin etmek: Bütçeleme ve yeniden tedarik gibi konularda gerçekçi tahminler yapabilmek 1.
    Zaman serisi analizinde kullanılan bazı bileşenler:
    • Trend: Verilerin genel hareket yönü 14.
    • Mevsimsel değişkenler: Günlük, haftalık, aylık ve yıllık aralıklarda tekrarlayan desenler 14.
    • Döngüsel değişkenler: Ekonomik veya iş döngüleriyle ilişkili uzun vadeli dalgalanmalar 14.
    • Öngörülemeyen değişkenler: Rastgele ve düzensiz dalgalanmalar 14.
    5 kaynaktan alınan bilgiyle göre:

      Yanıtı değerlendir

      5 kaynak

      1. forms.app
        1
      2. avys.omu.edu.tr
        2
      3. unite.ai
        3
      4. ultralytics.com
        4
      5. ankatez.com
        5

    Konuyla ilgili materyaller

    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

    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

    Zaman serilerinde nedensellik testleri nelerdir?

    Zaman serilerinde nedensellik testleri, bağımsız ve bağımlı değişkenler arasındaki neden-sonuç ilişkilerini belirlemek için kullanılır. İşte bazı yaygın nedensellik testleri: 1. Granger Nedensellik Testi: En sık kullanılan yöntemlerden biridir ve değişkenlerin durağan olmasını gerektirir. 2. Toda-Yamamoto Testi: Entegre ve eş zamanlı süreçleri dikkate alır. 3. Johansen Eşbütünleşme Testi: Çoklu zaman serileri arasındaki uzun vadeli eşbütünleşme ilişkilerini tespit eder. 4. Engle-Granger Yöntemi: İki seri arasındaki uzun dönemli denge ilişkisini belirler. 5. Etki-Tepki ve Varyans Ayrıştırma Analizi: VAR modellerinde, değişkenlere ait şokların diğer değişkenler üzerindeki etkilerini analiz eder.
    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

    Zaman serileri analizi için hangi program kullanılır?

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

    Zaman serisi ve regresyon analizi arasındaki fark nedir?

    Zaman serisi analizi ve regresyon analizi veri analizi için kullanılan istatistiksel tekniklerdir, ancak farklı amaçlara ve veri türlerine sahiptirler. Zaman serisi analizi, belirli aralıklarla toplanan bir dizi verinin zaman içindeki değişimini inceler. Regresyon analizi ise bir bağımlı değişken ile bir veya daha fazla bağımsız değişken arasındaki ilişkiyi tahmin etmek veya açıklamak için kullanılır.
    5 kaynak

    Analiz ne anlama gelir?

    Analiz, bir konuyu, veriyi veya durumu daha iyi anlamak amacıyla parçalara ayırarak inceleme ve bu parçalar arasında ilişkilerin keşfedilmesi sürecidir. Analiz kelimesi, farklı disiplinlerde çeşitli anlamlar taşır: Kimya: Bileşik maddeleri birbirinden ayırmak ve saf hallerinin özelliklerini tespit etmek için yapılan incelemeler. Edebiyat ve sosyoloji: Bir metin veya içeriği ayrıntılı olarak inceleme, kalıp ifadeler, terimler ve görsel unsurları değerlendirme. Finans: Şirketlerin mali durumunu değerlendirme ve gelecekteki performansı tahmin etme. İş dünyası: İş süreçlerini ve sorumlulukları inceleyerek daha verimli bir iş akışı oluşturma. Analiz, genellikle bir sorunu çözmek, bir durumu değerlendirmek veya gelecekteki kararları desteklemek için kullanılır.
    5 kaynak