أفضل الطرق لتحليل السلاسل الزمنية

يعد تحليل السلاسل الزمنية Time series analysis أحد أهم الموضوعات في علم البيانات. بيانات السلاسل الزمنية Time series data هي سلسلة من نقاط البيانات التي تم جمعها وفهرستها بناءً على فترة زمنية، وعندما نقوم بتحليل هذه البيانات للعثور على أنماط خلال فترة زمنية، يُعرف ذلك باسم تحليل السلاسل الزمنية. إذا كنت تريد معرفة أفضل الطرق لتحليل السلاسل الزمنية التي تحتاج إلى معرفتها، فهذه المقالة مناسبة لك. في هذه المقالة، سوف أقدم لكم بعضًا من أفضل الطرق لحل مشاكل تحليل السلاسل الزمنية.

أفضل الطرق لتحليل السلاسل الزمنية

ARIMA

ARIMA هي خوارزمية شهيرة للتنبؤ بالسلسلة الزمنية ، وهي اختصار لـ المتوسط المتحرك الانحدار التلقائي (Autoregressive Integrated Moving Average). تتنبأ هذه الخوارزمية بقيمة وفقًا للجمع الخطي للبيانات التاريخية لمجموعة بيانات السلاسل الزمنية. يعد استخدام ARIMA طريقة قوية ومرنة لتحليل السلاسل الزمنية. يمكنك معرفة المزيد حول استخدام ARIMA لتحليل السلاسل الزمنية من هنا.

SARIMA

SARIMA هي خوارزمية أخرى شهيرة للتنبؤ بالسلاسل الزمنية ، وهي اختصار لـ المتوسط المتحرك الموسمي ذاتي الانحدار الذاتي (Seasonal Autoregressive Integrated Moving Average) أو ARIMA الموسمي (Seasonal ARIMA). إذا كانت بيانات السلاسل الزمنية الخاصة بك تحتوي على أنماط موسمية (أحد المكونات المهمة لنمذجة السلاسل الزمنية الخاصة بك)، فإن خوارزمية SARIMA مفضلة على خوارزمية ARIMA. يمكنك معرفة المزيد حول استخدام SARIMA لتحليل السلاسل الزمنية من هنا.

LSTM

LSTM هي بُنية شبكة عصبية ، تعني شبكة ذاكرة طويلة قصيرة المدى (Long Short Term Memory network). إنه نوع من الشبكات العصبية المتكررة recurrent neural network يُفضل عندما تحتاج إلى نموذجك لتذكر البيانات لفترة طويلة. يُستخدم LSTM في التنبؤ بالسلاسل الزمنية والعديد من المشكلات الأخرى بناءً على تحليل الانحدار regression analysis. يمكنك معرفة تطبيق LSTM من هنا.

نموذج Facebook Prophet

يتم استخدام نموذج Facebook Prophet في التنبؤ بالسلسلة الزمنية بناءً على مجموعة بيانات ذات اتجاهات غير خطية مع تأثيرات موسمية وأسبوعية وحتى يومية. إنه نموذج تسلسل زمني تلقائي تم إنشاؤه بواسطة مطوري Facebook. إذا كنت تستخدم R أو Python لعلم البيانات، فيمكنك استخدام هذا النموذج. يمكنك معرفة المزيد عن نموذج Facebook Prophetلتحليل السلاسل الزمنية من هنا.

AutoTS

AutoTS هي مكتبة تلقائية للتعلم الآلي في بايثون، تم تطويرها للتنبؤ التلقائي بالسلاسل الزمنية. في الغالب، أفضل هذه المكتبة للتنبؤ بأسعار الأسهم stock prices والعملات المشفرة cryptocurrencies. يمكنك العثور على تطبيقه باستخدام بايثون من هنا.

الملخص

بيانات السلاسل الزمنية هي سلسلة من نقاط البيانات التي تم جمعها وفهرستها وفقًا لفاصل زمني، وعندما نقوم بتحليل هذه البيانات للعثور على أنماط على مدى فترة زمنية، يُعرف ذلك باسم تحليل السلاسل الزمنية. أتمنى أن تكون قد أحببت هذا المقال الذي يتناول أفضل الطرق لتحليل السلاسل الزمنية.