تحليل السلاسل الزمنية أمر أساسي في مجالات التمويل، والاقتصاد، والعلوم البيئية، والهندسة. يساعد الباحثين والممارسين على تحليل البيانات التي يتم جمعها بمرور الوقت لفهم الأنماط والعلاقات والاتجاهات الأساسية.
يوفر تحليل السلاسل الزمنية أساليب قوية لفهم البيانات الزمنية واتخاذ القرارات، خاصة في التنبؤ بسلوك سوق الأسهم، وتحليل أنماط المبيعات، والتنبؤ بالطقس.
سيأخذنا هذا المقال عبر أساسيات السلاسل الزمنية، بما في ذلك مكوناتها والتقنيات والنماذج المختلفة المستخدمة في تحليل السلاسل الزمنية. الانضمام إلى برنامج التدريب المتقدم في الإحصاء وتحليل البيانات الذي تقدمه الأكاديمية البريطانية للتدريب والتطوير، سيمنحك فهماً واضحاً لكيفية تطبيق هذا المجال الممتع في الحياة الواقعية.
السلسلة الزمنية هي مجموعة من الملاحظات التي تُسجل عند نقاط زمنية معينة وموزعة بانتظام. تختلف بيانات السلاسل الزمنية عن البيانات المقطعية، حيث إن الأخيرة تلتقط المعلومات في لحظة واحدة، بينما تتغير الأولى بمرور الوقت كونها ديناميكية.
السلسلة الزمنية عبارة عن مجموعة مرتبة، مما يعني أن ترتيبها مهم للغاية، حيث يحتوي التتابع الزمني على الكثير من المعلومات.
تحليل السلاسل الزمنية هو عملية استقصاء البيانات الزمنية، ونمذجتها، وتفسيرها. أهدافه الرئيسية:
لفهم تحليل السلاسل الزمنية بشكل فعّال، يجب التعرف على مكوناتها الأساسية:
الاتجاه (Trend):
يعبر الاتجاه عن الحركة العامة للبيانات، سواء كانت تصاعدية، تنازلية، أو أفقية. مثال: الزيادة المستمرة في متوسط درجة الحرارة العالمية بمرور السنين.
التأثير الموسمي (Seasonality):
يعبر عن التغيرات المتكررة أو الدورية خلال فترات زمنية محددة، مثل التغيرات اليومية أو الشهرية أو السنوية. مثال: ارتفاع المبيعات خلال العطلات أو تغير درجات الحرارة بين الصيف والشتاء.
التقلبات الدورية (Cyclical Fluctuations):
تمثل التقلبات طويلة الأجل غير الموسمية، التي لا تملك تكرارًا ثابتًا. مثال: دورات اقتصادية تستمر لعدة سنوات.
التغيرات غير المنتظمة (Irregular Variations):
تتعلق بالأحداث العشوائية التي لا يمكن التنبؤ بها، مثل انهيار سوق الأسهم أو الكوارث الطبيعية.
نماذج الانحدار الذاتي (AR):
تتنبأ بالقيم المستقبلية بناءً على القيم السابقة.
نماذج المتوسطات المتحركة (MA):
تستخدم أخطاء التوقعات السابقة للتنبؤ بالقيم المستقبلية.
نماذج ARIMA وSARIMA:
التنبؤ (Forecasting):
الشركات تستخدمه للتنبؤ بالمبيعات واحتياجات المخزون.
اكتشاف الشذوذ (Anomaly Detection):
مفيد في الأمن السيبراني لاكتشاف الأنشطة غير الطبيعية.
تحليل السلاسل الزمنية من الأدوات الأساسية لفهم البيانات الزمنية واتخاذ القرارات المستندة إلى البيانات. سواء كنت تحلل الاتجاهات أو تستخدم تقنيات متقدمة، مثل ARIMA أو التعلم الآلي، يمكنك حل العديد من المشكلات الواقعية.
انضم إلى دورة المحلل المعتمد لبيانات الأعمال لاكتساب مهارة تحليل السلاسل الزمنية والتنبؤ بالأحداث المستقبلية، مما يجعلك أحد الخبراء الأساسيين في عالم يعتمد على البيانات.