R Academy · Pelajaran

Analisis Siri Masa

Pelajari cara menganalisis dan meramal data yang dikumpulkan mengikut masa menggunakan autokorelasi dan pengesanan trend.

Pelajaran 2 daripada 310 langkah

Analisis Siri Masa ialah pelajaran R Academy percuma di CoddyKit. Ini ialah pelajaran 2 daripada 3. Sebanyak 3 pelajaran dalam laluan pembelajaran ini boleh dibaca sepenuhnya secara percuma — selepas itu, CoddyKit PRO membuka akses kepada semua pelajaran, serta latihan praktikal dengan penyunting kod terbina dalam dan tutor kecerdasan buatan yang tersedia 24/7. Pelajaran ini merupakan sebahagian daripada laluan pembelajaran R Academy, dan kemajuan anda disegerakkan merentas web serta aplikasi CoddyKit. Kursus R Academy merangkumi sejumlah 3 pelajaran.

Pengenalan kepada Analisis Siri Masa

Analisis siri masa digunakan untuk mengkaji titik data yang dikumpulkan mengikut masa, dengan mengenal pasti arah aliran, kemusiman dan corak.

Memuatkan Data Siri Masa

Gunakan fungsi ts() untuk mencipta objek siri masa dalam R.

data <- ts(c(100, 120, 130, 150, 170, 180), start=c(2020,1), frequency=12)
plot(data, main='Time Series Data')

Menguraikan Siri Masa

Fungsi decompose() memecahkan siri masa kepada komponen arah aliran, bermusim dan rawak.

decomposed <- decompose(data)
plot(decomposed)

Mengenal Pasti Arah Aliran

Purata bergerak melicinkan turun naik untuk mendedahkan arah aliran jangka panjang.

library(zoo)
trend <- rollmean(data, k=3, fill=NA)
plot(data, type='l')
lines(trend, col='red', lwd=2)

Mengesan Kemusiman

Kemusiman merujuk kepada corak berulang pada selang masa yang tetap.

plot(decomposed$seasonal, main='Seasonal Component')

Autokorelasi dalam Siri Masa

Fungsi acf() mengukur korelasi antara nilai lalu dan nilai semasa.

acf(data, main='Autocorrelation Plot')

Membuat Ramalan dengan ARIMA

ARIMA (Purata Bergerak Bersepadu AutoRegressive) ialah model popular untuk membuat ramalan siri masa.

library(forecast)
model <- auto.arima(data)
forecasted <- forecast(model, h=5)
plot(forecasted)

Menilai Ketepatan Ramalan

Gunakan Ralat Mutlak Min (MAE) dan Punca Kuasa Dua Min Ralat (RMSE) untuk mengukur ketepatan ramalan.

accuracy(forecasted)

Ringkasan

Dalam pelajaran ini, anda telah mempelajari:

Cara mencipta dan menganalisis data siri masa.
Cara mengesan arah aliran, kemusiman dan autokorelasi.
Cara membuat ramalan menggunakan ARIMA dan menilai ramalan tersebut.

Percuma untuk bermula

Pelajari R dengan tutor kecerdasan buatan — percuma

Tulis dan jalankan kod sebenar dalam pelayar anda, dapatkan bantuan segera daripada tutor kecerdasan buatan yang tersedia 24/7, dan sambung semula dari tempat anda berhenti di web atau dalam aplikasi.

Kursus: 43
Pelajaran: 159

Mula belajar secara percuma Lihat kursus penuh

Soalan Lazim

Adakah pelajaran “Analisis Siri Masa” percuma?

Ya — sebanyak 3 pelajaran dalam laluan pembelajaran R Academy, termasuk “Analisis Siri Masa”, boleh dibaca sepenuhnya secara percuma di web ini. Selepas itu, CoddyKit PRO membuka akses kepada semua pelajaran, serta latihan interaktif dengan penyunting kod terbina dalam dan tutor kecerdasan buatan yang tersedia 24/7. Kursus R Academy merangkumi sejumlah 3 pelajaran.

Apakah yang akan saya pelajari dalam “Analisis Siri Masa”?

Pelajari cara menganalisis dan meramal data yang dikumpulkan mengikut masa menggunakan autokorelasi dan pengesanan trend. Anda berlatih R Academy menggunakan kod praktikal yang dijalankan terus dalam pelayar, manakala tutor kecerdasan buatan 24/7 menjawab soalan anda semasa anda mengikuti pelajaran.

Adakah saya memerlukan pengalaman untuk memulakan R Academy?

Tiada pengalaman terdahulu diperlukan. Pembelajaran R Academy di CoddyKit disusun untuk pelajar daripada peringkat pemula hingga lanjutan, jadi anda boleh bermula di sini atau dari awal dan belajar mengikut kadar anda sendiri. Ini ialah pelajaran 2 daripada 3.

Berapa lamakah pelajaran “Analisis Siri Masa” diambil?

Kebanyakan pelajaran CoddyKit mengambil masa kira-kira 5–10 minit. Setiap pelajaran ringkas dan interaktif, jadi anda boleh membuat kemajuan secara berterusan dan menyambung tepat dari tempat anda berhenti di web atau aplikasi.

Bolehkah saya menulis dan menjalankan kod dalam pelajaran R Academy ini?

Ya. Setiap pelajaran R Academy menyertakan penyunting kod terbina dalam, jadi anda boleh menulis dan menjalankan kod sebenar terus dalam pelayar serta menerima maklum balas kecerdasan buatan serta-merta — tanpa memerlukan persediaan setempat.

Semua pelajaran dalam kursus ini

← Kembali ke R Academy