Herkese merhaba bu yazımda zaman serilerini inceliyeceğiz.
Öncelike zaman serileri neden neden ihtiyaç duyulur bu konu üzerinde bahsetmek istiyorum.
Zaman serilerindeki asıl amaç geleceği tahmin etmektir örneğin bir mağaza için gelecek 3 ayın satışlarını tahmin etmesi çok önmlidir geleceğe yönelik karar alma planlama yapmak için veya bir mobil uygulama geliştiricisinin uygulamasının 1 ay sonraki indirmelerde düşüş veya yükselişmi olacak buna göre karar planlama çıkarması çok önemlidir.
Şimid ise zamana serilerindeki genel kavramlardan ve tanımlarından bahsedelim.
1- Stationary(Durağanlık):
Zaman serisinin istatiksel özeliklerinin zaman içerisinde değişmemesidir.Serinin istatiksel özeliklerinin değişip değişmediğini anlamamız için istatiksel testler yapmamız lazımdır.
Eğer seri durağan ise modelerimiz daha iyi performans sergileyecektir çünkü durağan serilerde tahmin yapmak durağan olmayan serilerde tahmin yapmaktan daha başarılı sonuçlar elde etmemize olanak sağlar
2- Trend:
Trenden kısaca bahsetmek istersekte yukarıdaki görselde görüdlüğü üzere bir hava yolundaki yolcu sayısı yılara göre artış göstermiş yani yukarı yönü trende sahip
eğer azalış gösterseydi bu da eksi yönlü bir trende sahip olacağı anlamına gelirdi.
3- Seasonality(Mevsimsellik):
Mevsimselik zaman serisinde belirli periyotlar halinde bir durumu tekrar etmesine denir örneğin bir e ticaret sitesinde hafta sonları satışarın artması veya bır kırtasiyecideki satışların okul açılış dönemlerine denk gelecek şeklide artması bu şeklideki örnekler çoğaltılabilir.
4- Cycle(Döngü):
Cycle ile mevsimselik birbileri ile en çok karıştırılan kavramlardır ama aralarında kesin ve belirgin farklar vardır .Cycle(Döngü) çevresel durumlardan etkilenir örneğin amerikadaki faiz artırımı hisse senedi piyasalarını etkiler veya bir savaş durumu veya piyasalar ile ilgili önemli kişilerin konuşmaları hisse senedlerinde düşüş veya artışa sebeb olabilir .
Daha fazla örnek ve kod için kaggle veya github hesabımı takip edebilirsiniz
Kaggle:https://www.kaggle.com/delikansapmaz
Github:https://github.com/DelikanSapmaz
Öncelike zaman serileri neden neden ihtiyaç duyulur bu konu üzerinde bahsetmek istiyorum.
Zaman serilerindeki asıl amaç geleceği tahmin etmektir örneğin bir mağaza için gelecek 3 ayın satışlarını tahmin etmesi çok önmlidir geleceğe yönelik karar alma planlama yapmak için veya bir mobil uygulama geliştiricisinin uygulamasının 1 ay sonraki indirmelerde düşüş veya yükselişmi olacak buna göre karar planlama çıkarması çok önemlidir.
Şimid ise zamana serilerindeki genel kavramlardan ve tanımlarından bahsedelim.
1- Stationary(Durağanlık):
Zaman serisinin istatiksel özeliklerinin zaman içerisinde değişmemesidir.Serinin istatiksel özeliklerinin değişip değişmediğini anlamamız için istatiksel testler yapmamız lazımdır.
Eğer seri durağan ise modelerimiz daha iyi performans sergileyecektir çünkü durağan serilerde tahmin yapmak durağan olmayan serilerde tahmin yapmaktan daha başarılı sonuçlar elde etmemize olanak sağlar
2- Trend:
Trenden kısaca bahsetmek istersekte yukarıdaki görselde görüdlüğü üzere bir hava yolundaki yolcu sayısı yılara göre artış göstermiş yani yukarı yönü trende sahip
eğer azalış gösterseydi bu da eksi yönlü bir trende sahip olacağı anlamına gelirdi.
3- Seasonality(Mevsimsellik):
Mevsimselik zaman serisinde belirli periyotlar halinde bir durumu tekrar etmesine denir örneğin bir e ticaret sitesinde hafta sonları satışarın artması veya bır kırtasiyecideki satışların okul açılış dönemlerine denk gelecek şeklide artması bu şeklideki örnekler çoğaltılabilir.
4- Cycle(Döngü):
Cycle ile mevsimselik birbileri ile en çok karıştırılan kavramlardır ama aralarında kesin ve belirgin farklar vardır .Cycle(Döngü) çevresel durumlardan etkilenir örneğin amerikadaki faiz artırımı hisse senedi piyasalarını etkiler veya bir savaş durumu veya piyasalar ile ilgili önemli kişilerin konuşmaları hisse senedlerinde düşüş veya artışa sebeb olabilir .
Daha fazla örnek ve kod için kaggle veya github hesabımı takip edebilirsiniz
Kaggle:https://www.kaggle.com/delikansapmaz
Github:https://github.com/DelikanSapmaz
