Diskussion zum Artikel "Datenwissenschaft und ML (Teil 34): Zeitreihenzerlegung, den Aktienmarkt auf den Kern herunterbrechen."

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Neuer Artikel Datenwissenschaft und ML (Teil 34): Zeitreihenzerlegung, den Aktienmarkt auf den Kern herunterbrechen. :

In einer Welt, die von verrauschten und unvorhersehbaren Daten überschwemmt wird, kann es schwierig sein, aussagekräftige Muster zu erkennen. In diesem Artikel befassen wir uns mit der saisonalen Dekomposition, einer leistungsstarken Analysetechnik, die dabei hilft, Daten in ihre Hauptkomponenten zu zerlegen: Trend, saisonale Muster und Rauschen. Wenn wir die Daten auf diese Weise aufschlüsseln, können wir verborgene Erkenntnisse aufdecken und mit klareren, besser interpretierbaren Informationen arbeiten.

Trend

Die Trendkomponente der Zeitreihendaten bezieht sich auf die langfristigen Veränderungen oder Muster, die im Laufe der Zeit beobachtet werden.

Sie gibt die allgemeine Richtung an, in die sich die Daten bewegen. Wenn beispielsweise die Daten im Laufe der Zeit zunehmen, ist die Trendkomponente aufwärts gerichtet, und wenn die Daten im Laufe der Zeit abnehmen, ist die Trendkomponente abwärts gerichtet.

Dies ist fast allen Händlern bekannt, denn der Trend ist am einfachsten am Markt zu erkennen, wenn man sich nur das Chart ansieht.

Saisonalität

Die saisonale Komponente von Zeitreihendaten bezieht sich auf die zyklischen Muster, die innerhalb eines bestimmten Zeitraums beobachtet werden. Wenn wir beispielsweise die monatlichen Umsatzdaten eines Einzelhändlers analysieren, der sich auf Dekoration und Geschenke spezialisiert hat, würde die saisonale Komponente die Tatsache erfassen, dass der Umsatz im Dezember aufgrund der Weihnachtseinkäufe seinen Höhepunkt erreicht, während er nach der Urlaubssaison in den Monaten Januar, Februar usw. abflacht.

Residuen

Die Residualkomponente einer Zeitreihe stellt die zufällige Schwankung dar, die übrig bleibt, nachdem die Trend- und Saisonkomponenten berücksichtigt wurden. Er stellt das Rauschen oder den Fehler in den Daten dar, der nicht durch den Trend oder saisonale Muster erklärt werden kann.

Um dies besser zu verstehen, sehen Sie sich das folgende Bild an.

Autor: Omega J Msigwa