Tìm hiểu các kỹ thuật phi mùa vụ để phân tích dữ liệu chuỗi thời gian

Khử mùa vụ là một quá trình loại bỏ tính thời vụ khỏi dữ liệu chuỗi thời gian. Tính thời vụ đề cập đến các mô hình thường xuyên xảy ra theo các khoảng thời gian cố định, chẳng hạn như chu kỳ hàng ngày, hàng tuần, hàng tháng hoặc hàng năm. Những mẫu này có thể gây khó khăn cho việc phân tích và hiểu các xu hướng cơ bản trong dữ liệu. Kỹ thuật khử mùa vụ giúp loại bỏ các mô hình theo mùa này để dữ liệu có thể được phân tích hiệu quả hơn.

Một số phương pháp phổ biến để khử mùa vụ dữ liệu chuỗi thời gian bao gồm:

1. Đường trung bình động: Phương pháp này liên quan đến việc tính giá trị trung bình của chuỗi thời gian trên một cửa sổ chuyển động có kích thước cố định. Đường trung bình động có thể giúp giải quyết các biến động theo mùa bằng cách lấy trung bình dữ liệu trong một khoảng thời gian dài hơn.
2. Làm mịn theo cấp số nhân: Phương pháp này bao gồm việc tính toán mức trung bình có trọng số của một chuỗi thời gian, trong đó các quan sát gần đây hơn được cho trọng số cao hơn các quan sát cũ hơn. Điều này có thể giúp giảm tác động của biến động theo mùa bằng cách coi trọng dữ liệu gần đây hơn.
3. Phân rã theo mùa: Phương pháp này liên quan đến việc chia nhỏ chuỗi thời gian thành các thành phần xu hướng, mùa vụ và dư lượng. Sau đó, thành phần theo mùa có thể được xóa khỏi dữ liệu để loại bỏ nó.
4. Giảm xu hướng: Phương pháp này liên quan đến việc loại bỏ xu hướng tổng thể khỏi chuỗi thời gian bằng cách khớp một đường hoặc đường cong với dữ liệu rồi trừ nó khỏi mỗi quan sát.

Giải mùa vụ rất hữu ích cho việc phân tích dữ liệu chuỗi thời gian vì nó cho phép chúng ta xem các mô hình và xu hướng cơ bản trong dữ liệu rõ ràng hơn, không bị biến dạng do biến động theo mùa. Bằng cách khử tính mùa vụ của dữ liệu, chúng tôi có thể hiểu rõ hơn các động lực cơ bản của dữ liệu và đưa ra quyết định sáng suốt hơn dựa trên sự hiểu biết đó.