คู่มือเบื้องต้นเกี่ยวกับข้อมูลอนุกรมเวลา

“เวลา” เป็นตัวแปรสำคัญในการสะสมข้อมูล ในการวิเคราะห์อนุกรมเวลา เวลาเป็นองค์ประกอบสำคัญของข้อมูล

ข้อมูลอนุกรมเวลาคืออะไร?

ข้อมูลอนุกรมเวลาหมายถึงชุดของจุดข้อมูลที่เรียงลำดับตามเวลา แนะนำการพึ่งพาคำสั่งซื้อระหว่างชุดของการสังเกต อนุกรมเวลาแพร่หลายในโลกปัจจุบันที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูล เนื่องจากทุกเหตุการณ์เป็นไปตามลูกศรของเวลา เราจึงมีปฏิสัมพันธ์อย่างต่อเนื่องกับข้อมูลอนุกรมเวลาที่หลากหลาย

โดยทั่วไปถือว่าอนุกรมเวลาถูกสร้างขึ้นในช่วงเวลาปกติและเรียกว่าอนุกรมเวลาปกติ อย่างไรก็ตาม ข้อมูลภายในอนุกรมเวลานั้นไม่จำเป็นต้องสร้างตามช่วงเวลาปกติ อินสแตนซ์ดังกล่าวรวมถึงอนุกรมเวลาที่ผิดปกติซึ่งข้อมูลเป็นไปตามลำดับที่แบ่งเป็นระยะชั่วคราว นี่หมายความว่าการวัดอาจไม่เกิดขึ้นในช่วงเวลาปกติ อย่างไรก็ตาม ข้อมูลอาจถูกสร้างขึ้นในช่วงเวลาที่ไม่ต่อเนื่องกันหรือเป็นชุดต่อเนื่องกัน การถอนเงินจากตู้ ATM หรือการฝากบัญชีเป็นตัวอย่างของอนุกรมเวลาที่ไม่สม่ำเสมอ

ในทางเทคนิค ในอนุกรมเวลา ตัวแปรตั้งแต่หนึ่งตัวขึ้นไปจะเปลี่ยนแปลงในช่วงเวลาที่กำหนด ถ้าตัวแปรเดียวแปรผันตามเวลา จะเรียกว่าเป็นอนุกรมเวลาเดียว ตัวอย่างเช่น พิจารณาเซ็นเซอร์วัดอุณหภูมิของห้องทุกวินาที ที่นี่ จะมีการสร้างค่าอุณหภูมิหนึ่งมิติในทุกช่วงเวลา (เช่น วินาที) ในทางตรงกันข้าม เมื่อมีตัวแปรมากกว่าหนึ่งตัวเปลี่ยนแปลงเมื่อเวลาผ่านไป จะเรียกว่าอนุกรมเวลาหลายตัวแปร ตัวอย่างเช่น พิจารณาเศรษฐศาสตร์ธนาคาร ในกรณีเช่นนี้ จะใช้อนุกรมเวลาหลายตัวแปรเพื่อทำความเข้าใจว่าการเปลี่ยนแปลงนโยบายต่อตัวแปรเดียว เช่น อัตราดอกเบี้ยซื้อคืน อาจส่งผลต่อตัวแปรอื่นๆ อย่างไร (เช่น การเบิกจ่ายสินเชื่อสำหรับธนาคารพาณิชย์)

ข้อมูลอนุกรมเวลาพบการประยุกต์ใช้ในทุกสาขาวิชา ตั้งแต่การเงิน ธรณีวิทยา อุตุนิยมวิทยา การผลิตไปจนถึงคอมพิวเตอร์ IoT วิทยาศาสตร์กายภาพและสังคมศาสตร์ มันถูกใช้เพื่อติดตามการเปลี่ยนแปลงของสภาพอากาศ อัตราการเกิด อัตราการตาย ความผันผวนของตลาด ประสิทธิภาพของเครือข่าย และการใช้งานอื่นๆ อีกมากมาย กรณีการใช้งานหลักบางกรณีรวมถึงการตรวจสอบ การคาดการณ์ และการตรวจจับความผิดปกติ ตัวอย่างเช่น การพยากรณ์อนุกรมเวลามีบทบาทสำคัญในการกำหนดความนิยมของระบบการจัดการฐานข้อมูล รูปด้านล่างแสดงความนิยมที่เพิ่มขึ้นของ DBMS ในช่วงหลายปีที่ผ่านมา (2019-2021) ในรูปแบบอนุกรมเวลา

https://www.influxdata.com/time-series-database/

ส่วนประกอบสำคัญของอนุกรมเวลา

ปัจจัยที่มีอิทธิพลต่อค่าของการสังเกตในอนุกรมเวลาถือเป็นองค์ประกอบหลัก ส่วนประกอบทั้งสามประเภทประกอบด้วย:

แนวโน้มหรือการเคลื่อนไหวระยะยาว

การเคลื่อนไหวระยะสั้น

การเปลี่ยนแปลงตามฤดูกาล

การเปลี่ยนแปลงของวงจร

การเคลื่อนไหวแบบสุ่มหรือไม่สม่ำเสมอ

แนวโน้ม

แนวโน้มของข้อมูลที่จะเพิ่มขึ้นหรือลดลงในช่วงเวลานานเรียกว่าแนวโน้มหรือองค์ประกอบระยะยาว อย่างไรก็ตาม สิ่งสำคัญคือต้องสังเกตว่าการเคลื่อนที่ขึ้นหรือลงไม่จำเป็นต้องเป็นไปในทิศทางเดียวกันในช่วงเวลาที่กำหนด

แนวโน้มสามารถเพิ่มขึ้น ลดลง หรือคงที่ในช่วงเวลาต่างๆ อย่างไรก็ตาม แนวโน้มโดยรวมจะต้องเท่ากับรูปแบบขาขึ้น ขาลง หรือคงที่เสมอ แนวโน้มการเคลื่อนไหวดังกล่าวเห็นได้ชัดในตัวอย่าง เช่น ผลผลิตทางการเกษตร อัตราการเสียชีวิต อุปกรณ์ที่ผลิต จำนวนโรงงาน ฯลฯ

แนวโน้มเชิงเส้นและไม่เป็นเชิงเส้น

การพล็อตค่าอนุกรมเวลาเทียบกับเวลาบนกราฟจะแสดงประเภทของแนวโน้มตามรูปแบบการจัดกลุ่มข้อมูล หากคลัสเตอร์ข้อมูลอยู่รอบๆ เส้นตรงมากหรือน้อย เทรนด์นั้นจะเรียกว่าเป็นเทรนด์เชิงเส้น มิฉะนั้น รูปแบบคลัสเตอร์ข้อมูลจะแสดงแนวโน้มที่ไม่ใช่เชิงเส้น เนื่องจากอัตราส่วนของการเปลี่ยนแปลงระหว่างตัวแปรสองตัวไม่คงที่หรือคงที่ ดังนั้น แนวโน้มดังกล่าวจึงเรียกอีกอย่างว่าความสัมพันธ์เชิงเส้นโค้ง

การเคลื่อนไหวระยะสั้น

ในอนุกรมเวลา ส่วนประกอบเหล่านี้มีแนวโน้มที่จะทำซ้ำในช่วงเวลาหนึ่ง พวกเขามีการระเบิดสั้น ๆ ที่ผิดปกติและส่งผลต่อตัวแปรที่กำลังศึกษาอยู่ ประเภทสองประเภทภายใต้การเคลื่อนไหวระยะสั้น ได้แก่ :

การเปลี่ยนแปลงตามฤดูกาล

เวอร์ชันเหล่านี้ทำงานเป็นประจำและเป็นระยะๆ ในระยะเวลาน้อยกว่าหนึ่งปี พวกเขามักจะมีรูปแบบที่คล้ายกันหรือเกือบจะเหมือนกันในช่วงระยะเวลา 12 เดือน การเปลี่ยนแปลงดังกล่าวจะกลายเป็นส่วนหนึ่งของอนุกรมเวลาหากมีการบันทึกข้อมูลอย่างสม่ำเสมอ เช่น รายชั่วโมง รายวัน รายสัปดาห์ รายเดือน หรือรายไตรมาส

ความผันแปรของฤดูกาลมีทั้งที่มนุษย์สร้างขึ้นหรือเกิดขึ้นเองตามธรรมชาติ ฤดูกาลหรือสภาพอากาศที่แตกต่างกันมีบทบาทสำคัญในการแปรผันดังกล่าว ตัวอย่างเช่น การผลิตพืชขึ้นอยู่กับฤดูกาลทั้งหมด ในทำนองเดียวกัน ตลาดสำหรับร่มหรือเสื้อกันฝนจะขึ้นอยู่กับฤดูฝน ในขณะที่การขายเครื่องทำความเย็นและเครื่องปรับอากาศจะมียอดขายสูงสุดในช่วงฤดูร้อน

การประชุมที่มนุษย์สร้างขึ้น ได้แก่ เทศกาล งานเลี้ยง และโอกาสต่างๆ เช่น การแต่งงาน เหตุการณ์ระยะสั้นดังกล่าวเกิดขึ้นซ้ำแล้วซ้ำเล่า

การเปลี่ยนแปลงของวงจร

ความผันแปรของอนุกรมเวลาที่มีแนวโน้มที่จะทำงานในช่วงเวลามากกว่าหนึ่งปีเรียกว่าความแปรผันแบบวัฏจักร สำหรับธุรกิจ หนึ่งช่วงเวลาที่สมบูรณ์ถือเป็น “วัฏจักรธุรกิจ” ประสิทธิภาพทางธุรกิจที่พุ่งสูงขึ้นหรือลดลงขึ้นอยู่กับปัจจัยต่างๆ เช่น โครงสร้างทางเศรษฐกิจ การจัดการธุรกิจ และแรงผลักดันอื่นๆ การเปลี่ยนแปลงทางธุรกิจที่เป็นวัฏจักรเหล่านี้อาจเกิดขึ้นเป็นประจำแต่ไม่ใช่เป็นระยะๆ โดยทั่วไปแล้ว ธุรกิจจะผ่านกระบวนการหมุนเวียนสี่ระยะซึ่งประกอบด้วยความเจริญรุ่งเรือง ภาวะถดถอย ภาวะซึมเศร้า และการฟื้นฟู

การเปลี่ยนแปลงแบบวนรอบดังกล่าวเป็นส่วนสำคัญของรูปแบบอนุกรมเวลา เนื่องจากการพัฒนาธุรกิจต้องอาศัย “จุดข้อมูลตามลำดับ” ที่สร้างขึ้นอย่างมาก

การเคลื่อนไหวแบบสุ่มหรือผิดปกติ

ส่วนประกอบแบบสุ่มทำให้เกิดการเปลี่ยนแปลงที่สำคัญในตัวแปรภายใต้การสังเกต สิ่งเหล่านี้เป็นความผันผวนที่ไม่สม่ำเสมอโดยไม่มีรูปแบบที่กำหนดไว้ กองกำลังเป็นสิ่งที่คาดไม่ถึง คาดเดาไม่ได้ และไม่แน่นอนในธรรมชาติ ตัวอย่างเช่น แผ่นดินไหว น้ำท่วม ความอดอยาก และภัยพิบัติอื่นๆ

เหตุการณ์สุ่มที่อธิบายไว้ข้างต้นได้รับการวิเคราะห์โดยใช้ข้อมูลอนุกรมเวลาต้นทางเพื่อจัดการกับสถานการณ์ในชีวิตจริงที่อาจเกิดขึ้นในอนาคตได้ดียิ่งขึ้น

ประเภทของอนุกรมเวลา

ข้อมูลอนุกรมเวลาสามารถแบ่งออกเป็นสี่ประเภท ได้แก่ เชิงกำหนด, แบบไม่กำหนด, อยู่กับที่และไม่อยู่กับที่ มาดูรายละเอียดแต่ละประเภทกัน

#1. อนุกรมเวลาที่กำหนด

อนุกรมเวลาที่กำหนดสามารถอธิบายได้ด้วยนิพจน์การวิเคราะห์ ไม่เกี่ยวข้องกับลักษณะสุ่มหรือความน่าจะเป็น ในทางคณิตศาสตร์ สามารถแสดงได้อย่างแม่นยำสำหรับทุกช่วงเวลาในแง่ของการขยายอนุกรมเทย์เลอร์ สิ่งนี้เป็นไปได้หากทราบอนุพันธ์ทั้งหมด ณ เวลาใดเวลาหนึ่งโดยพลการ อนุพันธ์เหล่านี้ระบุอดีตและอนาคตในขณะนั้นอย่างชัดเจน หากตรงตามเงื่อนไขทั้งหมด ก็เป็นไปได้ที่จะทำนายพฤติกรรมในอนาคตได้อย่างแม่นยำและวิเคราะห์พฤติกรรมในอดีต

#2. อนุกรมเวลาที่ไม่ได้กำหนด

อนุกรมเวลาที่ไม่ได้กำหนดมีลักษณะสุ่มที่เกี่ยวข้องซึ่งป้องกันคำอธิบายที่ชัดเจน ดังนั้น นิพจน์การวิเคราะห์จึงไม่ใช่โซลูชันที่เป็นไปได้เพียงพอที่จะแสดงอนุกรมเวลาดังกล่าว อนุกรมเวลาอาจไม่สามารถกำหนดได้เนื่องจากเหตุผลต่อไปนี้:

ข้อมูลที่จำเป็นในการอธิบายไม่สามารถใช้ได้ทั้งหมด แม้ว่าข้อมูลอาจมีอยู่ในหลักการ แต่ก็ไม่สามารถถือเป็นเชิงปริมาณได้อย่างชัดเจน

กระบวนการสร้างข้อมูลมีลักษณะสุ่ม

เนื่องจากปัจจัยสุ่ม อนุกรมเวลาที่ไม่ได้กำหนดขึ้นจึงเป็นไปตามกฎความน่าจะเป็น ดังนั้น ข้อมูลจะถูกกล่าวถึงในแง่สถิติ โดยนัยว่าข้อมูลถูกกำหนดโดยการแจกแจงความน่าจะเป็นและค่าเฉลี่ยในรูปแบบต่างๆ ซึ่งรวมถึงวิธีการและการวัดการกระจาย เช่น ความแปรปรวน

#3. อนุกรมเวลานิ่ง

ในอนุกรมเวลาที่อยู่กับที่ คุณสมบัติทางสถิติ เช่น ค่าเฉลี่ย ความแปรปรวน และอื่นๆ ไม่ได้ขึ้นอยู่กับลักษณะของเวลา อนุกรมเวลาที่อยู่กับที่นั้นทำนายได้ง่ายกว่าเนื่องจากใคร ๆ ก็สามารถระบุได้อย่างแน่นอนว่าคุณสมบัติทางสถิตินั้นจะยังคงเหมือนเดิมตามที่เคยสังเกตมาในอดีต ดังนั้น วิธีการพยากรณ์ทางสถิติต่างๆ จึงมีพื้นฐานมาจากข้อโต้แย้งที่ว่าอนุกรมเวลาเป็นเพียงการหยุดนิ่ง นี่หมายความว่าอนุกรมเวลาสามารถถือเป็นค่าคงที่ในการประมาณได้โดยใช้การแปลงทางคณิตศาสตร์อย่างง่าย

#4. อนุกรมเวลาไม่คงที่

ในอนุกรมที่ไม่คงที่ คุณสมบัติทางสถิติจะแปรผันตามเวลา ดังนั้น อนุกรมเวลาที่มีแนวโน้มหรือฤดูกาลจึงจัดอยู่ในหมวดหมู่ที่ไม่คงที่ เนื่องจากแนวโน้มและฤดูกาลอาจส่งผลต่อค่าของอนุกรมเวลาในช่วงเวลาต่างๆ อนุกรมเวลาที่ไม่คงที่อธิบายข้อมูลที่คาดเดาไม่ได้ ทำให้ไม่สามารถสร้างแบบจำลองหรือคาดการณ์ได้

https://www.oreilly.com/library/view/hands-on-machine-learning/9781788992282/15c9cc40-bea2-4b75-902f-2e9739fec4ae.xhtml

การวิเคราะห์อนุกรมเวลาและการพยากรณ์

การวิเคราะห์อนุกรมเวลาและการพยากรณ์เป็นเครื่องมือที่มีประโยชน์สำหรับการสังเกต วิเคราะห์ และศึกษาวิวัฒนาการและการเปลี่ยนแปลงของกระบวนการที่สำคัญและวัตถุประเภทต่างๆ มาดูกันในเชิงลึกมากขึ้น

การวิเคราะห์อนุกรมเวลา

การวิเคราะห์อนุกรมเวลาหมายถึงกระบวนการวิเคราะห์ข้อมูลที่รวบรวมในช่วงเวลาหนึ่ง ที่นี่ นักวิเคราะห์ข้อมูลจะบันทึกข้อมูลในช่วงเวลาคงที่ในช่วงเวลาที่แน่นอน อัตราการสังเกตข้อมูล เช่น ช่วงเวลา อาจแปรผันจากวินาทีเป็นปี

ข้อมูลอนุกรมเวลาจะอธิบายถึงตัวแปรภายใต้การตรวจสอบเนื่องจากมีการวิเคราะห์โดยละเอียดเกี่ยวกับรูปแบบที่ผันผวนในช่วงเวลาหนึ่งๆ พารามิเตอร์ที่จำเป็นสำหรับการวิเคราะห์อาจแตกต่างกันไปในแต่ละโดเมนและสาขาวิชา ตัวอย่างบางส่วนอาจรวมถึง:

• เครื่องมือวิทยาศาสตร์ – ข้อมูลที่บันทึกต่อวัน
• เว็บไซต์เชิงพาณิชย์ – ลูกค้าเข้าชมต่อวัน
• ตลาดหุ้น – มูลค่าหุ้นต่อสัปดาห์
• ฤดูกาล – วันที่ฝนตกต่อปี

เพื่อให้มั่นใจถึงความสอดคล้องและความน่าเชื่อถือ การวิเคราะห์อนุกรมเวลาจะดำเนินการกับจุดข้อมูลจำนวนมาก ขนาดตัวอย่างที่ดีคือตัวแทนที่ละเอียดอ่อนของความถูกต้องของแนวโน้มหรือรูปแบบที่ค้นพบ

นอกจากนี้ การวิเคราะห์อนุกรมเวลายังเหมาะสำหรับการทำนายเหตุการณ์ในอนาคตโดยอิงจากข้อมูลที่บันทึกไว้ในอดีต

การพยากรณ์อนุกรมเวลา

การวิเคราะห์อนุกรมเวลาช่วยให้องค์กรสามารถระบุสาเหตุของความผันผวนของแนวโน้มเมื่อเวลาผ่านไป ด้วยข้อมูลในมือ องค์กรต่างๆ สามารถศึกษาและวิจัยเพิ่มเติมเพื่อทำความเข้าใจวิธีจัดการกับแนวโน้มที่ไม่คุ้นเคยและคาดการณ์เหตุการณ์ที่จะเกิดขึ้นได้ดีขึ้น โดยทั่วไป บริษัทต่างๆ จะใช้เทคนิคการแสดงข้อมูลเพื่อระบุความผิดปกติดังกล่าวในข้อมูล

การพยากรณ์อนุกรมเวลาจะหมุนรอบปัจจัยสำคัญสองประการ:

คาดการณ์เหตุการณ์ในอนาคตตามพฤติกรรมของข้อมูลในอดีต

สมมติว่าแนวโน้มที่กำลังจะมาถึงจะมีความคล้ายคลึงกับรูปแบบข้อมูลในอดีต

ในการพยากรณ์ วัตถุประสงค์หลักคือการทำนายว่าจุดข้อมูลจะยังคงเหมือนเดิมหรือเปลี่ยนแปลงอย่างไรในอนาคต ต่อไปนี้คือตัวอย่างบางส่วนจากภาคส่วนอุตสาหกรรมต่างๆ เพื่อให้เข้าใจถึงความแตกต่างของการวิเคราะห์และการคาดการณ์อนุกรมเวลาได้ดียิ่งขึ้น

• ตลาดหุ้น – คาดการณ์ราคาปิดของหุ้นในแต่ละวัน
• การขาย – คาดการณ์ยอดขายสินค้าสำหรับร้านค้าในแต่ละวัน
• Pricing – คาดการณ์ราคาเชื้อเพลิงเฉลี่ยในแต่ละวัน

เทคนิคทางสถิติทั่วไปบางอย่างที่ใช้สำหรับการพยากรณ์อนุกรมเวลา ได้แก่ Simple Moving Average (SMA), Exponential Smoothing (SES), Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA) และ Neural Network (NN)

ข้อมูลอนุกรมเวลาในระบบคลาวด์

ในการเปิดเผยค่าของข้อมูลอนุกรมเวลา องค์กรควรสามารถจัดเก็บและสืบค้นข้อมูลได้อย่างรวดเร็ว บริษัทในตลาดทุนพึ่งพาข้อมูลย้อนหลังและข้อมูลสตรีมมิ่งจำนวนมากเพื่อใช้การวิเคราะห์ข้อมูลแบบเรียลไทม์และทำการตัดสินใจทางธุรกิจที่มีผลกระทบ ซึ่งอาจเกี่ยวข้องกับการคาดการณ์ความเปราะบางของราคาหุ้น การกำหนดความต้องการเงินทุนสุทธิ หรือการคาดการณ์อัตราแลกเปลี่ยน เพื่อให้มีความยืดหยุ่นและประมวลผลข้อมูลได้อย่างราบรื่น หลายบริษัทจึงเลือกที่จะย้ายฐานข้อมูลอนุกรมเวลาของตนไปยังระบบคลาวด์

ด้วยการโยกย้ายฐานข้อมูลอนุกรมเวลาไปยังคลาวด์ องค์กรต่างๆ สามารถเข้าถึงทรัพยากรตามความต้องการได้อย่างไม่จำกัด ช่วยให้บริษัทต่างๆ ใช้คอร์หลายร้อยคอร์เพื่อทำงานให้สำเร็จ ซึ่งเพิ่มทรูพุตของเครือข่ายให้สูงสุดโดยไม่มีปัญหาเรื่องเวลาแฝง

ฐานข้อมูลอนุกรมเวลาในโครงสร้างพื้นฐานระบบคลาวด์เหมาะสำหรับปริมาณงานที่ใช้การคำนวณมาก ซึ่งรวมถึงการคำนวณความเสี่ยงเพื่อตอบสนองต่อแนวโน้มของตลาดแบบเรียลไทม์ บริษัทการเงินสามารถลดค่าใช้จ่ายของศูนย์ข้อมูลและไม่ต้องใช้ทรัพยากรเพื่อปรับปรุงประสิทธิภาพการทำงานของปริมาณงาน

ผู้ให้บริการระบบคลาวด์ เช่น AWS ให้บริการ สตรีมเวลาของอเมซอนซึ่งเป็นบริการฐานข้อมูลอนุกรมเวลาที่ช่วยให้โหลด จัดเก็บ และวิเคราะห์ชุดข้อมูลอนุกรมเวลาได้ง่าย นำเสนอพื้นที่จัดเก็บเพื่อจัดการปริมาณงานที่ต้องใช้ธุรกรรมมาก เครื่องมือวิเคราะห์แบบเรียลไทม์ และฟังก์ชันการสตรีมข้อมูลเพื่อแสดงเหตุการณ์ที่เกิดขึ้นและเมื่อเกิดขึ้น

ดังนั้น โครงสร้างพื้นฐานระบบคลาวด์จึงขยายและปรับขนาดประโยชน์ของข้อมูลอนุกรมเวลา

การประยุกต์ใช้อนุกรมเวลา

แบบจำลองอนุกรมเวลามีจุดประสงค์สองประการ

ทำความเข้าใจกับปัจจัยพื้นฐานที่สร้างรูปแบบของข้อมูลบางอย่าง

จากการวิเคราะห์ ให้สร้างแบบจำลองเพื่อคาดการณ์และติดตาม

มาดูกรณีการใช้งานแอปพลิเคชันของข้อมูลอนุกรมเวลากันบ้าง

#1. อนุกรมเวลาในโดเมนการเงินและธุรกิจ

การตัดสินใจทางการเงิน ธุรกิจ และการลงทุนทั้งหมดขึ้นอยู่กับแนวโน้มของตลาดในปัจจุบันและการคาดการณ์อุปสงค์ ข้อมูลอนุกรมเวลาใช้เพื่ออธิบาย สัมพันธ์ และทำนายตลาดการเงินที่มีพลวัต ผู้เชี่ยวชาญด้านการเงินสามารถตรวจสอบข้อมูลทางการเงินเพื่อให้การคาดการณ์สำหรับแอปพลิเคชันที่ช่วยในการลดความเสี่ยง สร้างเสถียรภาพด้านราคาและการซื้อขาย

การวิเคราะห์อนุกรมเวลามีบทบาทสำคัญในการวิเคราะห์ทางการเงิน ใช้ในการทำนายอัตราดอกเบี้ย คาดการณ์ความผันผวนของตลาดหุ้น และอื่นๆ อีกมากมาย ผู้มีส่วนได้ส่วนเสียทางธุรกิจและผู้กำหนดนโยบายสามารถตัดสินใจอย่างรอบรู้เกี่ยวกับการผลิต การซื้อ การจัดสรรทรัพยากร และเพิ่มประสิทธิภาพการดำเนินธุรกิจของตน

การวิเคราะห์นี้ใช้อย่างมีประสิทธิภาพในภาคการลงทุนเพื่อตรวจสอบอัตราการรักษาความปลอดภัยและความผันผวนเมื่อเวลาผ่านไป ราคาหลักทรัพย์สามารถสังเกตได้ในระยะสั้น (เช่น ข้อมูลบันทึกต่อชั่วโมงหรือวัน) หรือระยะยาว (เช่น การสังเกตที่ยืดออกไปเป็นเดือนหรือเป็นปี) การวิเคราะห์อนุกรมเวลาเป็นเครื่องมือที่มีประโยชน์ในการติดตามประสิทธิภาพของตัวแปรความปลอดภัย สินทรัพย์ หรือเศรษฐกิจในช่วงเวลาที่ขยายออกไป

#2. อนุกรมเวลาในโดเมนทางการแพทย์

การดูแลสุขภาพเกิดขึ้นอย่างรวดเร็วในฐานะฟิลด์ที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูล นอกจากการวิเคราะห์ทางการเงินและธุรกิจแล้ว โดเมนทางการแพทย์ยังใช้ประโยชน์จากการวิเคราะห์อนุกรมเวลาเป็นอย่างมาก

พิจารณาสถานการณ์ที่ต้องใช้การทำงานร่วมกันของข้อมูลอนุกรมเวลา ขั้นตอนที่สอดคล้องทางการแพทย์ และเทคนิคการขุดข้อมูลในขณะที่รักษาผู้ป่วยโรคมะเร็ง กรอบการทำงานแบบผสมผสานดังกล่าวอาจถูกนำมาใช้เพื่อใช้ประโยชน์จากฟังก์ชันการสกัดคุณลักษณะจากข้อมูลอนุกรมเวลาที่เก็บรวบรวม (เช่น ภาพเอ็กซเรย์ของผู้ป่วย) เพื่อติดตามความก้าวหน้าของผู้ป่วยและการตอบสนองต่อการรักษาที่จัดทำโดยสมาคมแพทย์

ในภาคส่วนการดูแลสุขภาพ การอนุมานจากข้อมูลอนุกรมเวลาที่เปลี่ยนแปลงตลอดเวลานั้นมีค่าอย่างยิ่งยวด นอกจากนี้ แนวทางปฏิบัติทางการแพทย์ขั้นสูงยังต้องการให้บันทึกของผู้ป่วยเชื่อมต่อกันตลอดเวลาเพื่อให้มองเห็นสุขภาพของผู้ป่วยได้ดีขึ้น นอกจากนี้ พารามิเตอร์ด้านสุขภาพของผู้ป่วยจะต้องได้รับการบันทึกอย่างแม่นยำในช่วงเวลาปกติเพื่อให้เห็นภาพสถานะสุขภาพของผู้ป่วยได้ชัดเจนยิ่งขึ้น

ด้วยเครื่องมือทางการแพทย์ขั้นสูงที่ก้าวไปข้างหน้า การวิเคราะห์อนุกรมเวลาได้สร้างชื่อเสียงให้กับตัวเองในโดเมนด้านการดูแลสุขภาพ พิจารณาตัวอย่างด้านล่าง

• อุปกรณ์ ECGs: อุปกรณ์ที่ประดิษฐ์ขึ้นสำหรับตรวจสอบสภาวะของหัวใจโดยบันทึกชีพจรไฟฟ้าของหัวใจ
• อุปกรณ์ EEG: อุปกรณ์ที่ใช้ในการวัดกิจกรรมทางไฟฟ้าในสมอง

อุปกรณ์ดังกล่าวช่วยให้ผู้ปฏิบัติงานทางการแพทย์ใช้การวิเคราะห์อนุกรมเวลาเพื่อการวินิจฉัยทางการแพทย์ที่รวดเร็ว มีประสิทธิภาพ และแม่นยำ

นอกจากนี้ ด้วยการถือกำเนิดของอุปกรณ์ IoT เช่น เซ็นเซอร์แบบสวมใส่ได้ และอุปกรณ์ดูแลสุขภาพแบบพกพา ปัจจุบันผู้คนสามารถวัดค่าตัวแปรด้านสุขภาพของตนได้อย่างสม่ำเสมอในช่วงเวลาหนึ่งด้วยอินพุตที่น้อยที่สุด สิ่งนี้นำไปสู่การรวบรวมข้อมูลที่สอดคล้องกันของข้อมูลทางการแพทย์ที่ขึ้นกับเวลาสำหรับทั้งบุคคลที่ป่วยและมีสุขภาพดี

#3. อนุกรมเวลาในทางดาราศาสตร์

ดาราศาสตร์และฟิสิกส์ดาราศาสตร์เป็นสองสาขาวิชาสมัยใหม่ที่ข้อมูลอนุกรมเวลาถูกนำไปใช้อย่างมีนัยยะสำคัญ

โดยพื้นฐานแล้ว ดาราศาสตร์เกี่ยวข้องกับการวางแผนเส้นทางโคจรของวัตถุจักรวาลและวัตถุท้องฟ้า และทำการวัดที่แม่นยำเพื่อทำความเข้าใจจักรวาลที่อยู่นอกชั้นบรรยากาศของโลกให้ดียิ่งขึ้น ด้วยข้อกำหนดนี้ ผู้เชี่ยวชาญด้านดาราศาสตร์จึงมีความเชี่ยวชาญในการจัดการข้อมูลอนุกรมเวลา ในขณะที่ปรับเทียบและกำหนดค่าเครื่องมือที่ซับซ้อน และศึกษาวัตถุทางดาราศาสตร์ที่น่าสนใจ

ข้อมูลอนุกรมเวลามีความเกี่ยวข้องกับวงการดาราศาสตร์มาช้านาน ใน 800 ปีก่อนคริสตกาล ข้อมูลอนุกรมเวลาบนดวงอาทิตย์ถูกรวบรวมตามช่วงเวลาปกติ ตั้งแต่นั้นมา การวิเคราะห์อนุกรมเวลาถูกนำมาใช้

• ค้นพบดวงดาวที่อยู่ห่างไกลตามระยะทางของดาวฤกษ์
• สังเกตเหตุการณ์ในจักรวาล เช่น ซูเปอร์โนวา เพื่อให้เข้าใจที่มาของเอกภพได้ดีขึ้น

ในกรณีนี้ ข้อมูลอนุกรมเวลาเกี่ยวข้องกับความยาวคลื่นและความเข้มของแสงที่ปล่อยออกมาจากดวงดาว เทห์ฟากฟ้า หรือวัตถุต่างๆ นักดาราศาสตร์ตรวจสอบข้อมูลการสตรีมแบบสดอย่างต่อเนื่องเพื่อตรวจจับเหตุการณ์ในจักรวาลตามเวลาจริงและเมื่อมันเกิดขึ้น

เมื่อไม่นานมานี้ สาขาวิชาการวิจัยต่างๆ เช่น โหราศาสตร์และโหราศาสตร์ได้ถือกำเนิดขึ้น ซึ่งผสมผสานสาขาวิชาต่างๆ เช่น การขุดข้อมูล การเรียนรู้ของเครื่อง ความฉลาดทางการคำนวณ และสถิติ ในพื้นที่การวิจัยใหม่ๆ เหล่านี้ บทบาทของข้อมูลอนุกรมเวลาคือการตรวจจับและจำแนกวัตถุทางดาราศาสตร์อย่างรวดเร็วและมีประสิทธิภาพ

#4. อนุกรมเวลาในการพยากรณ์อากาศ

อริสโตเติลศึกษารูปแบบสภาพอากาศอย่างกว้างขวางเพื่อทำความเข้าใจสาเหตุและผลกระทบที่สังเกตได้จากการเปลี่ยนแปลงสภาพอากาศในสมัยโบราณ เมื่อวันเวลาผ่านไป นักวิทยาศาสตร์เริ่มบันทึกข้อมูลที่เกี่ยวข้องกับสภาพอากาศบนเครื่องมือต่างๆ เช่น “บารอมิเตอร์” เพื่อคำนวณตัวแปรบรรยากาศ ข้อมูลถูกรวบรวมเป็นระยะ ๆ และเก็บไว้ในสถานที่ต่างๆ

เมื่อเวลาผ่านไป ในที่สุด การพยากรณ์อากาศก็เริ่มลงหนังสือพิมพ์ ก้าวไปข้างหน้าอย่างรวดเร็วสู่ยุคปัจจุบัน สถานีพยากรณ์อากาศที่แพร่หลายได้รับการติดตั้งตามภูมิภาคต่างๆ ทั่วโลกเพื่อรวบรวมตัวแปรสภาพอากาศที่แม่นยำ

สถานีดังกล่าวมีอุปกรณ์การทำงานขั้นสูงที่เชื่อมต่อถึงกันเพื่อรวบรวมและเชื่อมโยงข้อมูลสภาพอากาศจากสถานที่ต่างๆ ข้อมูลที่เกี่ยวข้องจะใช้เพื่อคาดการณ์สภาพอากาศในทุกช่วงเวลาขึ้นอยู่กับความต้องการ

#5. อนุกรมเวลาในการพัฒนาธุรกิจ

ข้อมูลอนุกรมเวลาช่วยให้ธุรกิจสามารถตัดสินใจทางธุรกิจได้ สิ่งนี้ทำได้โดยกระบวนการวิเคราะห์ข้อมูลในอดีตเพื่อรับเหตุการณ์ในอนาคตและให้ความกระจ่างเกี่ยวกับความเป็นไปได้ที่น่าจะเป็น รูปแบบข้อมูลที่ผ่านมาใช้เพื่อรับค่าพารามิเตอร์ต่อไปนี้:

• การเติบโตของธุรกิจ: ในการประเมินประสิทธิภาพทางการเงินและธุรกิจโดยรวมและวัดการเติบโต ข้อมูลอนุกรมเวลาเป็นสินทรัพย์ที่เหมาะสมและน่าเชื่อถือที่สุด

• แนวโน้มโดยประมาณ: อาจใช้วิธีอนุกรมเวลาต่างๆ เพื่อประมาณแนวโน้มที่เกิดขึ้นใหม่ พิจารณา ตัวอย่างเช่น วิธีการเหล่านี้วิเคราะห์การสังเกตข้อมูลในช่วงเวลาหนึ่งเพื่อสะท้อนถึงการเพิ่มหรือลดของยอดขายอุปกรณ์อิเล็กทรอนิกส์หนึ่งๆ

• เปิดเผยรูปแบบตามฤดูกาล: จุดข้อมูลที่บันทึกไว้สามารถเปิดเผยความผันผวนและรูปแบบตามฤดูกาลที่สามารถช่วยในการพยากรณ์ข้อมูล ข้อมูลที่ได้รับมีบทบาทสำคัญสำหรับตลาดที่ราคาสินค้าผันผวนตามฤดูกาล ข้อมูลดังกล่าวอาจช่วยองค์กรในการวางแผนและพัฒนาผลิตภัณฑ์ได้ดียิ่งขึ้น

บทสรุป 👨‍🏫

โดยสรุป ข้อมูลอนุกรมเวลาสามารถมองได้ว่าเป็นลักษณะของจุดข้อมูลที่ซับซ้อนที่เก็บรวบรวมในช่วงเวลาคงที่ การวิเคราะห์อนุกรมเวลา การสร้างแบบจำลอง และการพยากรณ์ได้กลายเป็นส่วนสำคัญในชีวิตประจำวันของเราด้วยการเกิดขึ้นของอุปกรณ์ IoT เครื่องใช้ในบ้านอัจฉริยะ และอุปกรณ์พกพา นอกจากนี้ ข้อมูลอนุกรมเวลากำลังถูกนำไปใช้ในด้านต่างๆ เช่น การดูแลสุขภาพ ฟิสิกส์ดาราศาสตร์ เศรษฐศาสตร์ วิศวกรรม ธุรกิจ และอื่นๆ อีกมากมาย