100种分析思维模型之：时间序列
科技
职场
2024-03-18 07:15
上海
时光荏苒，在这个瞬息万变的时代，我们总是希望能够把握事物的变化规律。想象一下，假如你有个人成长的详细数据，借助时间序列分析模型，能够洞见隐藏在数据背后的秘密，那么就能更好地规划未来发展的路径。下面介绍 100 种分析思维模型的第 93 种：时间序列，它能帮助我们更好地预测未来，从而做出更加明智的决策。通过探索时间序列数据，我们可以发现隐藏在其中的模式和规律。通过对时间序列数据进行分析，我们可以建立相应的模型，对未来一段时间内的趋势进行预测。我们可以找出影响数据变化的关键因素，为制定有效的决策提供支持。总之，通过学习时间序列，不仅有助于我们更好地理解现状，而且可以预测未来的趋势，还能帮助我们优化决策。时间序列是指按照时间排列的数据，用来反映事物发展变化的趋势或规律，具有动态性和随机性。早在 7000 年前，古埃及人就把尼罗河的涨落情况记录下来，从而构成了一个时间序列，并因此发现了涨落的规律。随着社会的发展和进步，时间序列的作用正在变得越来越重要。现代时间序列分析包括很多种不同的模型，其中比较常用的一种模型是 SARIMA（Seasonal Autoregressive Integrated Moving Average Model）模型，中文翻译为：季节性自回归积分滑动平均模型。SARIMA 模型主要用来处理具有季节性变化的时间序列数据，它的基本思想，是通过识别数据背后的模式，并假设这种模式会重复发生，然后利用数据本身的历史信息，采用外推的方式来进行预测。我们通常用折线图来展示时间序列数据。例如，下面是用 statsmodels 库生成的一张 SARIMA 模型预测图，用来直观地对比实际与预测之间的差距。需要注意的是，如果事物发展的自然规律不是可重复的，那么利用时间序列模型预测的结果可能就会偏差较大。时间序列的运用非常广泛，包括天文、地理、生物、物理、化学、图形识别、语音通信、医学工程、市场经济、生产管理、人口预测、天气预测、商业分析等众多领域。时间序列可以用来描述事物的发展状况、结果、趋势及规律，并可以据此进行统计、分析和预测。首先，我们需要提前准备好时间序列数据，确保数据的完整性和准确性，并对数据进行清洗、整理、变换等操作，以满足时间序列分析的要求。其次，我们可以通过观察时间序列图，识别数据的周期性和趋势性，然后选择合适的时间序列分析模型。第四，使用统计软件中的库（如 Python 中的 statsmodels 等），对模型进行拟合。第五，通过对比分析和交叉验证，评估模型的预测性能，并根据需要对模型进行优化。最后，利用拟合好的模型，对未来一段时间进行预测，并根据预测的结果，做出相应的决策。如果模型拟合的效果比较好，那么预测的结果就会比较准确，可以用来辅助决策。比如，用时间序列分析模型来制订未来的销售目标。如果决策是基于模型的预测，而不是基于「拍脑袋」，那么相对来说会更有说服力。通过分析时间序列数据，我们会发现：很多时候，过去的选择影响着现在的行动，而现在的行动则预示着未来的结果。通过重复昨天的行为，我们将自己拽入可以预测的明天，但结果可能沦为单调和枯燥的生活，失去了创新和成长的可能性。在运用时间序列分析的过程中，我们还需要根据具体情况，灵活运用合适的方法和技术，以获得更好的预测效果和决策支持。时间序列的应用是一个复杂的过程，涉及到数据质量、模型选择、参数调整等多个方面，上面只是简单的介绍。关于时间序列的应用案例，可以参考「数据化分析案例库」。↑ 点击此卡片关注 ↑
