Tren, Musiman, dan Derau

Deret waktu adalah titik data yang dicatat secara berurutan dari waktu ke waktu, seperti penjualan harian atau suhu per jam. Urutannya sendiri memiliki makna. 📈

Hampir setiap deret waktu mencampurkan tiga bagian: tren, musim yang berulang, dan derau acak. Belajar melihat ketiganya adalah keterampilan pertama Anda di sini.

Tren adalah arah perubahan data Anda yang berlangsung perlahan dalam jangka panjang, seperti pertumbuhan yang stabil selama bertahun-tahun. Tren mengabaikan naik-turunnya perubahan kecil dari hari ke hari.

Musiman adalah pola yang berulang dalam siklus tetap, seperti penjualan yang lebih tinggi setiap Desember atau pagi hari yang lebih sibuk setiap hari.

Derau adalah bagian acak dan tidak dapat dijelaskan yang tersisa setelah tren dan musim dihilangkan. Anda tidak dapat memprediksinya, hanya mengakuinya.

Memisahkan bagian-bagian tersebut disebut dekomposisi. Setelah Anda melihat tren dan musim dengan jelas, peramalan masa depan menjadi jauh lebih mudah.

Pada deret aditif, bagian-bagiannya dijumlahkan; pada deret multiplikatif, musim tumbuh mengikuti tren. Pilih model yang sesuai dengan data Anda.

statsmodels dapat memisahkan deret untuk Anda dengan seasonal_decompose. Anda cukup memberikannya data dan suatu periode.

Hasil tersebut menampilkan empat plot bertumpuk: teramati, tren, musiman, dan residu. Mengamatinya sekilas membantu Anda memahami deret dengan cepat.

Panel residu berisi hal-hal yang tidak dapat dijelaskan oleh tren dan musim. Residu yang baik tampak seperti sebaran acak datar di sekitar nol.

Periode memberi tahu model berapa lama satu musim berlangsung: 12 untuk data bulanan, dan 7 untuk data harian dengan siklus mingguan.

Anda telah mempelajari bahwa deret waktu memadukan tren, musiman, dan derau, serta bahwa dekomposisi memisahkan ketiganya agar Anda dapat melakukan peramalan.