ٹائم سیریز کی بنیادیں

ٹائم سیریز کو کیا خاص بناتا ہے

ٹائم سیریز وقت کے ساتھ جمع شدہ ڈیٹا نقاط کی ترتیب ہے: روزانہ اسٹاک قیمتیں، ماہانہ فروخت، گھنٹہ وار درجہ حرارت۔ ٹائم سیریز ڈیٹا کو خاص بنانے والی بات یہ ہے کہ ترتیب اہمیت رکھتی ہے۔ ہر مشاہدہ اپنے آگے اور پیچھے والے سے جڑا ہوتا ہے۔

رجحانات: طویل مدتی سمت

رجحان ٹائم سیریز میں طویل مدتی اوپر یا نیچے کی حرکت ہے۔ رجحان شناخت آپ کو بڑی تصویر سمجھنے اور شور سے سگنل الگ کرنے میں مدد کرتی ہے۔

موسمیت: دہرائے جانے والے نمونے

موسمیت مقررہ مدت میں دہرائے جانے والے باقاعدہ نمونوں کو کہتے ہیں۔ خوردہ فروخت ہر دسمبر میں بڑھتی ہے۔ آئس کریم کی فروخت گرمیوں میں عروج پر ہوتی ہے۔

اوپر کا چارٹ دو سال کا ڈیٹا دکھاتا ہے۔ ہر سال کے وسط میں واضح موسمی چوٹی ہے۔ دوسرے سال کی اقدار پہلے سے قدرے زیادہ ہیں جو موسمیت کے ساتھ اوپر کا رجحان ظاہر کرتی ہیں۔

حرکت پذیر اوسط: شور ہموار کرنا

حرکت پذیر اوسط ہر نقطے کو ارد گرد کے نقاط کی اوسط سے بدل کر ڈیٹا ہموار کرتا ہے۔ مالیاتی تجزیہ کار اسٹاک قیمتوں کے رجحانات کی شناخت، وبائیات کے ماہر روزانہ کیسز ہموار کرنے کے لیے استعمال کرتے ہیں۔

خودکار تعلق

خودکار تعلق ناپتا ہے کہ ٹائم سیریز اپنے ہی تاخیری نسخے سے کتنی مضبوطی سے جڑی ہے۔ اگر آج کی قدر کل کی قدر سے مضبوط تعلق رکھتی ہے تو سیریز میں تاخیر 1 پر زیادہ خودکار تعلق ہے۔

پیشگوئی: آگے دیکھنا

تمام پیشگوئی طریقے ایک بنیادی مفروضہ بانٹتے ہیں: ماضی میں دیکھے گئے نمونے مستقبل میں جاری رہیں گے۔ یہ قلیل مدتی پیشگوئی کے لیے اچھا کام کرتا ہے لیکن آگے دیکھتے ہوئے بڑھتا ہوا ناقابل اعتماد ہوتا ہے۔