Прогнозирование и временные ряды

Основой для прогнозирования служит историческая информация, хранящаяся в базе данных в виде временных рядов.

Существует понятие Data Mining временных рядов (Time-Series Data Mining).

На основе ретроспективной информации в виде временных рядов возможно решение различных задач Data Mining.

Приведем два принципиальных отличия временного ряда от простой последовательности наблюдений:

· Члены временного ряда, в отличие от элементов случайной выборки, не являются статистически независимыми.

· Члены временного ряда не являются одинаково распределенными.

Временной ряд - последовательность наблюдаемых значений какого-либо признака, упорядоченных в неслучайные моменты времени.

Отличием анализа временных рядов от анализа случайных выборок является предположение о равных промежутках времени между наблюдениями и их хронологический порядок. Привязка наблюдений ко времени играет здесь ключевую роль, тогда как при анализе случайной выборки она не имеет никакого значения.

Типичный пример временного ряда - данные биржевых торгов.

Информация, накопленная в разнообразных базах данных предприятия, является временными рядами, если она расположена в хронологическом порядке и произведена в последовательные моменты времени.

Анализ временного ряда осуществляется с целью:

· определения природы ряда;

· прогнозирования будущих значений ряда.

В процессе определения структуры и закономерностей временного ряда предполагается обнаружение: шумов и выбросов, тренда, сезонной компоненты, циклической компоненты. Определение природы временного ряда может быть использовано как своеобразная "разведка" данных. Знание аналитика о наличии сезонной компоненты необходимо, например, для определения количества записей выборки, которое должно принимать участие в построении прогноза.

Шумы и выбросы будут подробно обсуждаться в последующих лекциях курса. Они усложняют анализ временного ряда. Существуют различные методы определения и фильтрации выбросов, дающие возможность исключить их с целью более качественного Data Mining.