การทำความเข้าใจเทคนิคการลดฤดูกาลสำหรับการวิเคราะห์ข้อมูลอนุกรมเวลา
การลดฤดูกาลเป็นกระบวนการลบฤดูกาลออกจากข้อมูลอนุกรมเวลา ฤดูกาล หมายถึง รูปแบบปกติที่เกิดขึ้นในช่วงเวลาคงที่ เช่น รอบรายวัน รายสัปดาห์ รายเดือน หรือรายปี รูปแบบเหล่านี้อาจทำให้ยากต่อการวิเคราะห์และทำความเข้าใจแนวโน้มที่ซ่อนอยู่ในข้อมูล เทคนิคการลดฤดูกาลช่วยขจัดรูปแบบตามฤดูกาลเหล่านี้เพื่อให้สามารถวิเคราะห์ข้อมูลได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น
วิธีการทั่วไปบางประการในการลดฤดูกาลข้อมูลอนุกรมเวลา ได้แก่:
1 ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่: วิธีนี้เกี่ยวข้องกับการคำนวณค่าเฉลี่ยของอนุกรมเวลาในกรอบเวลาเคลื่อนที่ที่มีขนาดคงที่ ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่สามารถช่วยบรรเทาความผันผวนตามฤดูกาลได้โดยการเฉลี่ยข้อมูลในช่วงเวลาที่นานขึ้น
2 การปรับให้เรียบแบบเอ็กซ์โปเนนเชียล: วิธีนี้เกี่ยวข้องกับการคำนวณค่าเฉลี่ยถ่วงน้ำหนักของอนุกรมเวลา โดยที่การสังเกตล่าสุดจะให้น้ำหนักมากกว่าการสังเกตแบบเก่า วิธีนี้จะช่วยลดผลกระทบของความผันผวนตามฤดูกาลโดยให้ความสำคัญกับข้อมูลล่าสุดมากขึ้น 3. การสลายตัวตามฤดูกาล: วิธีการนี้เกี่ยวข้องกับการแจกแจงอนุกรมเวลาออกเป็นแนวโน้ม ฤดูกาล และส่วนประกอบที่ตกค้าง จากนั้นสามารถลบองค์ประกอบตามฤดูกาลออกจากข้อมูลเพื่อยกเลิกฤดูกาลได้
4 การแยกแนวโน้ม: วิธีการนี้เกี่ยวข้องกับการลบแนวโน้มโดยรวมออกจากอนุกรมเวลาโดยปรับเส้นหรือเส้นโค้งให้พอดีกับข้อมูลแล้วลบออกจากการสังเกตแต่ละครั้ง การลดฤดูกาลมีประโยชน์สำหรับการวิเคราะห์ข้อมูลอนุกรมเวลา เนื่องจากช่วยให้เราเห็นรูปแบบและแนวโน้มที่ซ่อนอยู่ใน ข้อมูลได้ชัดเจนยิ่งขึ้น โดยไม่มีการบิดเบือนอันเนื่องมาจากความผันผวนตามฤดูกาล การลดฤดูกาลของข้อมูลทำให้เราเข้าใจปัจจัยขับเคลื่อนข้อมูลได้ดีขึ้น และทำการตัดสินใจโดยมีข้อมูลประกอบมากขึ้นตามความเข้าใจนั้น
ฉันชอบวิดีโอนี้
ฉันไม่ชอบวิดีโอนี้
รายงานข้อผิดพลาดของเนื้อหา
share
