İçeriğe geç
parazade
Yapay Zeka

Zaman Serisi Analizi Nedir?

İngilizce: Time Series Analysis

Yayın: · Son güncelleme:

Zaman Serisi Analizi Nedir? Kısaca

Zaman serisi analizi, zaman içinde düzenli aralıklarla ölçülmüş verileri inceleyerek trend, mevsimsellik, döngü ve düzensiz dalgalanmalar gibi bileşenleri ortaya çıkarmayı ve verinin zamana bağlı yapısını anlamayı amaçlayan yöntemlerin bütünüdür.

Zaman Serisi Analizi nedir?
İçindekiler
  1. Zaman serisi analizi nedir?
  2. Temel kavramlar
  3. Örnek
  4. Nelere dikkat etmeli?

Zaman serisi, aynı büyüklüğün zaman içinde art arda ölçülmesiyle oluşan veridir: günlük sıcaklık, aylık elektrik tüketimi, saatlik web sitesi ziyaretleri gibi. Zaman serisi analizi bu verilerin yapısını anlamaya odaklanır.

Zaman serisi analizi nedir?

Sıradan verilerden farklı olarak zaman serisinde sıra önemlidir; bugünkü değer genellikle dünküyle ilişkilidir. Bu yüzden zaman serileri kendine özgü yöntemlerle incelenir.

Bir seri genellikle şu bileşenlere ayrılır:

Bileşen Açıklama
Trend Uzun vadeli artış ya da azalış eğilimi
Mevsimsellik Belirli aralıklarla tekrar eden düzenli örüntü (haftalık, yıllık)
Döngü Sabit periyodu olmayan uzun dalgalanmalar
Artık (gürültü) Açıklanamayan düzensiz kısım

Temel kavramlar

  • Durağanlık: Ortalaması ve varyansı zamanla değişmeyen seri. Pek çok klasik yöntem durağanlık varsayar; durağan olmayan seriler genellikle fark alma yoluyla dönüştürülür.
  • Otokorelasyon: Serinin kendi geçmiş değerleriyle ilişkisi. Örneğin bu ayki satışların geçen ayla ne kadar bağlantılı olduğu.
  • Hareketli ortalama: Kısa vadeli dalgalanmaları yumuşatıp eğilimi görünür kılar.

Örnek

Varsayımsal bir dondurma dükkânının aylık satışları yazın yükselip kışın düşüyor (mevsimsellik), yıllar içinde ise genel olarak artıyor (trend). Analiz bu iki etkiyi ayırarak, örneğin bir kış ayındaki düşüşün olağan mı yoksa beklenmedik mi olduğunu anlamaya yardım eder.

Nelere dikkat etmeli?

Zaman serisi verisi rastgele karıştırılarak eğitim ve teste ayrılmamalıdır; aksi hâlde gelecekten bilgi sızar. Ayrıca iki serinin birlikte hareket etmesi aralarında neden-sonuç ilişkisi olduğunu göstermez. Analizden geleceğe dönük tahmine geçmek için zaman serisi tahmini yöntemleri kullanılır.

Sıkça Sorulan Sorular

Durağan zaman serisi ne demek?

Ortalaması, varyansı ve otokorelasyon yapısı zamanla değişmeyen seridir. ARIMA gibi pek çok klasik model durağanlık varsayımıyla çalışır.

Zaman serisi analizi ile tahmini arasındaki fark nedir?

Analiz, serinin geçmişteki yapısını anlamaya odaklanır. Tahmin ise bu yapıdan yararlanarak gelecekteki değerleri öngörmeye çalışır.

İlgili terimler

Zaman Serisi Tahmini(Time Series Forecasting)Zaman serisi tahmini, zaman içinde sıralı olarak ölçülmüş geçmiş verilerden yararlanarak aynı büyüklüğün gelecekteki değerlerini öngörmeye çalışan istatistiksel ve makine öğrenmesi yöntemlerinin genel adıdır.ARIMAARIMA (AutoRegressive Integrated Moving Average), bir zaman serisinin gelecekteki değerlerini kendi geçmiş değerleri ve geçmiş tahmin hatalarıyla açıklayan, durağan olmayan serileri fark alarak dönüştüren klasik bir istatistiksel tahmin modelidir.Talep Tahmini(Demand Forecasting)Talep tahmini, bir ürün veya hizmete gelecekteki belirli bir dönemde ne kadar talep olacağını geçmiş satış verileri, mevsimsellik, kampanyalar ve dış etkenler yardımıyla öngörme sürecidir; stok, üretim ve personel planlamasının temelidir.Korelasyon(Correlation)Korelasyon, iki değişkenin birlikte ne ölçüde ve hangi yönde değiştiğini gösteren istatistiksel ilişkidir. Korelasyon katsayısı −1 ile +1 arasında değer alır; +1 kusursuz pozitif, −1 kusursuz negatif doğrusal ilişkiyi, 0 ise doğrusal ilişki olmadığını gösterir.Harf Çevirisi(Transliteration)Harf çevirisi (transliterasyon), bir yazı sistemindeki metnin, anlamı çevrilmeden başka bir yazı sisteminin harfleriyle yazılmasıdır. Örneğin Kiril alfabesiyle yazılmış bir ismin Latin harflerine aktarılması harf çevirisidir.Dil Tespiti(Language Detection)Dil tespiti (language detection), bir metnin ya da ses kaydının hangi dilde olduğunu otomatik olarak belirleyen doğal dil işleme görevidir. Çeviri, arama motorları ve içerik moderasyonu gibi pek çok sistemin ilk adımıdır.