عالمنا مليء بالبيانات الكبيرة. دراسات تقول إن هناك 2.5 كوينتيليون بايت من البيانات تُنتج يوميًا. لذا، استخدام هذه البيانات بشكل جيد مهم لنجاح أي منظّمة.
إذا كنت تريد النجاح، عليك بتحليل البيانات أولا. تحليل البيانات يساعد في فهم أداء منظّمتك وتحسين قراراتك المستقبلية.
النقاط الرئيسية
- تحليل البيانات الزمنية أمر حيوي لأي منظمة ناجحة
- البيانات الزمنية تساعد في فهم أداء المنظمة وتحسين عملية اتخاذ القرارات
- هناك العديد من التقنيات والأساليب لتحليل البيانات الزمنية
- التصور البياني للبيانات الزمنية أمر مهم لفهم أنماط وتوجهات البيانات
- تحليل البيانات الزمنية يمكن أن يساعد في التنبؤ بالأداء المستقبلي
مقدمة في تحليل البيانات الزمنية
تحليل البيانات الزمنية يدرس البيانات التي تجمع على مدار زمن معين. يساعد في فهم الأنماط والاتجاهات بالبيانات. بشكل عام، البيانات ذات مكونات أساسية ثلاثة: الاتجاه، الموسمية، والبقايا.
ما هو تحليل البيانات الزمنية؟
تحليل البيانات الزمنية هو طريقة إحصائية. تركز على البيانات على مدى زمني معين، مثل أشهر السنة. يهدف إلى العثور على الأنماط والبنية الأساسية.
هذا يمكن أن يساعد في التنبؤ وفهم البيانات بشكل أعمق. يُستخدم في التمويل، والاقتصاد، وغيرها من المجالات.
مكونات بيانات السلاسل الزمنية
البيانات الزمنية تتألف من ثلاث مكونات أساسية:
- الاتجاه: يبين حركة البيانات على المدى الطويل، إما زيادة أو نقص أو استقرار.
- الموسمية: تشير إلى الأنماط الدورية في البيانات، مثل تلك اليومية أو الشهرية.
- البقايا: تظهر الاختلافات الغير منتظمة في البيانات على هيئة البقايا.
فهم هذه المكونات أمر هام لتحليل البيانات بفعالية. ويساعد في العثور على نتائج هامة.
تقنيات تحليل الزمنية
هناك تقنيات كثيرة لتحليل بيانات الزمنية. يمكن استخدامها لاكتشاف الأنماط المختلفة في البيانات. من هذه التقنيات: التوسط المتحرك ونموذج ARIMA والتجانس الأسي وتحويل فورييه.
المتوسط المتحرك
تقنية المتوسط المتحرك تستخدم متوسط نقاط البيانات لفترة زمنية محددة. تمنع هذه التقنية تقلبات البيانات القصيرة المدى. كما تسلط الضوء على الاتجاهات الأطول.
نموذج المتوسط المتحرك يستخدم كثيراً لهذا الغرض.
نموذج ARIMA
نموذج ARIMA هو من أكثر النماذج انتشاراً للتنبؤ بالبيانات الزمنية. يجمع بين خصائص الانحدار الذاتي والاختلاف والمتوسط المتحرك.
يساعد هذا النموذج على توقع قيم البيانات في المستقبل.
التجانس الأسي
في التجانس الأسي، يعطى اهمية اكبر للبيانات الجديدة. وهو مفيد حين لا يوجد اتجاه واضح في البيانات.
هذه التقنية تعرض التغييرات الأخيرة في سلاسل البيانات.
تحويل فورييه
تحويل فورييه طريقة رياضية لتحليل البيانات الزمنية. يحوّل البيانات إلى مكونات التردد الخاصة بها. يساعد هذا في فهم التأثيرات الموسمية والتنبؤ بالقيم المستقبلية.
هذه تقنيات مهمة لتحليل البيانات الزمنية. كل تقنية لها استخدام خاص. الاختيار يعتمد على البيانات والهدف من التحليل.
تصور بيانات السلاسل الزمنية
تقنيات التصور تساعدنا في استكشاف الأنماط بالبيانات الزمنية. عبر استخدام المخططات الخطية ومخططات المجموعات الفرعية الموسمية ومؤامرات الارتباط التلقائي، نتعرف على السلوك الموسمي مثلما نحدد الارتباطات المهمة بالبيانات.
المخططات الخطية
المخططات الخطية طريقة سهلة ومفيدة لرؤية بيانات سلاسل الزمن. يتم رسم الملاحظات بناء على الأوقات المحددة. هذا يمكننا من مراقبة الاتجاهات والعثور على أنماط ملحوظة في تصور بيانات السلاسل الزمنية.
مخططات المجموعات الفرعية الموسمية
نجمع البيانات حسب المواسم لفهم الأنماط والشذوذات بشكل أفضل. هذه المخططات تكشف عن الأنماط الموسمية في البيانات.
مؤامرات الارتباط التلقائي
مؤامرات الارتباط التلقائي تعزز فهم الارتباطات بين الملاحظات في أوقات مختلفة. توفر نظرة عميقة للأنماط الأساسية في تصور بيانات السلاسل الزمنية.
“هذه المخططات شديدة الأهمية في التعرف على الأنماط الموسمية. ومن خلال تجميع البيانات بحسب الفصول أو الأوقات، نكتشف الأنماط المتكررة والشذوذات.”
الخلاصة
تحليل البيانات الزمنية يساعدنا على فهم بيانات جمعت مع مرور الوقت. يساعدنا في دراسة الأنماط والاتجاهات. هذا يمكننا من التنبؤ بالمستقبل أو استخلاص الأفكار المهمة.
اختيار الأدوات المناسبة يعتمد على البيانات والهدف. تقنيات مثل المتوسط المتحرك ونموذج ARIMA تعطينا رؤى قيمة.
تصوير البيانات بمخططات بسيطة يزيد من فهمنا. هذه الأدوات تساعدنا على التحليل بشكل أفضل. وتمكننا من اتخاذ قرارات صائبة.
FAQ
ما هو تحليل البيانات الزمنية؟
ما هي مكونات بيانات السلاسل الزمنية؟
ما هي المتوسط المتحرك كتقنية لتحليل السلاسل الزمنية؟
ما هي المخططات الخطية كأداة لتصوير بيانات السلاسل الزمنية؟
روابط المصادر
- تحليل السلاسل الزمنية: تحليل بيانات السلاسل الزمنية باستخدام تقنيات ميفور – FasterCapital – https://fastercapital.com/arabpreneur/تحليل-السلاسل-الزمنية–تحليل-بيانات-السلاسل-الزمنية-باستخدام-تقنيات-ميفور.html
- كل ما تحتاج معرفته عن تحليل البيانات – دليل شامل – https://www.rmg-sa.com/ما-هو-تحليل-البيانات-دليل-شامل/
- تحليل السلاسل الزمنية – https://pertask.com/service/تحليل-السلاسل-الزمنية/
