რა არის დროის სერიის დეკომპოზიცია ტრენდისა და სეზონიანობის მიხედვით?

დროის სერიის გაყოფა — ეს არის პროცესი, რომელიც დროის სერიას აყოფს რამდენიმე კომპონენტად, ჩვეულებრივ, ტრენდად, სეზონურობასა და დარჩენილ (შიშს).

• ტრენდი ასახავს მონაცემების ცვლილების გრძელვადიან მიმართულებას (მაგალითად, გაყიდვების ზრდა რამდენიმე წლის განმავლობაში).
• სეზონურობა არის განმეორებადი ციკლები ან ნიმუშები, რომლებიც ხდება გარკვეული პერიოდულობით (მაგალითად, ყოველწლიურად ზაფხულში გაყიდვების ზრდა).

გაყოფა ეხმარება მონაცემების სტრუქტურის უკეთ გაგებას და პროგნოზების გაუმჯობესებას. მაგალითად, შეიძლება გამოარჩიო ტრენდი, რათა ნახო საერთო ტენდენცია, და სეზონურობა, რათა გაითვალისწინო განმეორებადი რყევები.

მაგალითად: თუ გაქვს მონაცემები თვეში გაყიდვებზე რამდენიმე წლის განმავლობაში, გყოფს საშუალებას გამოარჩიო:

• გაყიდვების ზრდა ან შემცირება (ტრენდი)
• წლიური რყევები (სეზონურობა)
• შემთხვევითი რყევები (დარჩენილები)

გაყოფის მეთოდები მოიცავს კლასიკურ დამატებით ან მრავლობით მოდელებს, STL (Seasonsal-Trend decomposition using Loess) და სხვა.