الاتجاه والموسمية والضوضاء

السلسلة الزمنية هي نقاط بيانات سُجّلت بترتيب زمني، مثل المبيعات اليومية أو درجة الحرارة كل ساعة. ويحمل الترتيب نفسه معنى. 📈

تمزج كل سلسلة زمنية تقريبًا بين ثلاثة مكونات: اتجاه وموسمية متكررة وضوضاء عشوائية. وتعلّم رؤيتها هو مهارتك الأولى هنا.

الاتجاه هو المسار البطيء طويل الأمد الذي تتحرك فيه بياناتك، مثل النمو المطّرد على مدى سنوات. وهو يتجاهل التذبذبات اليومية الصغيرة.

الموسمية هي نمط يتكرر وفق دورة ثابتة، مثل ارتفاع المبيعات كل شهر ديسمبر أو زيادة ازدحام الصباح كل يوم.

الضوضاء هي الجزء العشوائي غير المفسَّر المتبقي بعد إزالة الاتجاه والموسمية. لا يمكنك التنبؤ بها، بل الإقرار بوجودها فقط.

يُسمى فصل هذه الأجزاء التحليل إلى مكونات. وبمجرد أن ترى الاتجاه والموسمية بوضوح، يصبح التنبؤ بالمستقبل أسهل بكثير.

في السلسلة الجمعية تُجمع المكونات معًا، أما في السلسلة الضربية فتنمو الموسمية مع الاتجاه. اختر النموذج الذي يطابق بياناتك.

يمكن لـstatsmodels تقسيم السلسلة من أجلك باستخدام seasonal_decompose. ما عليك سوى تزويدها بالبيانات وفترة التكرار.

تعرض النتيجة أربعة مخططات متراصة: المرصود والاتجاه والموسمية والبواقي. ويساعدك النظر إليها على فهم السلسلة بسرعة.

تحتوي لوحة البواقي على ما عجز الاتجاه والموسمية عن تفسيره. ويبدو الباقي الجيد كتناثر عشوائي مسطح حول الصفر.

تخبر الفترة النموذج بالمدة التي يستغرقها فصل واحد: 12 للبيانات الشهرية، و7 للبيانات اليومية ذات الدورة الأسبوعية.

تعلّمت أن السلسلة الزمنية تمزج بين الاتجاه والموسمية والضوضاء، وأن تحليل المكونات يفصل بينها لتتمكن من التنبؤ.