Time Series Decompositie
Een techniek voor het analyseren van tijdreeksen door de gegevens op te splitsen in componenten zoals trend, seizoensgebonden variaties en willekeurige fluctuaties.
Time Series Decompositie
Time series decompositie is een statistische methode die wordt gebruikt om tijdreeksen op te splitsen in de onderliggende componenten. Deze componenten omvatten typische patronen zoals de trend, die verandering over een langere periode weergeeft; seizoensgebonden variaties, die regelmatig terugkeren binnen een vast tijdsinterval; en willekeurige fluctuaties of ruis, die onregelmatige en onvoorspelbare variaties omvatten. Door het gebruik van deze techniek kunnen analisten beter inzicht krijgen in de structuur van hun gegevens.
Een voorbeeld van Time Series Decompositie
Time series decompositie wordt vaak toegepast in de financiële sector, waar analisten de verkoopdata van een retailer onderverdelen in seizoensgebonden trends, zoals een toename in de verkoop van winterjassen in de herfst en winter. Dit helpt bedrijven strategische beslissingen te nemen, zoals wanneer ze producten moeten inkopen of promoties moeten voeren.
Extra informatie over Time Series Decompositie:
- Time series decompositie helpt om de onderliggende patronen en ruis in een reeks gegevens te begrijpen.
- Deze methode kan worden toegepast met verschillende statistische softwarepakketten en programmeertalen, zoals Python en R.
- Time series decompositie kan zowel additief als multiplicatief worden uitgevoerd, afhankelijk van de aard van de data.
Toffe artikelen die we vonden over Time Series Decompositie