Czym jest dekompozycja szeregów czasowych na trend i sezonowość?

Decompozycja szeregów czasowych to proces rozkładania szeregu czasowego na kilka składników, zwykle na trend, sezonowość i reszty (szum).

• Trend odzwierciedla długoterminowy kierunek zmian danych (np. wzrost sprzedaży na przestrzeni kilku lat).
• Sezonowość to powtarzające się cykle lub wzorce, które występują z określoną periodycznością (np. wzrost sprzedaży latem każdego roku).

Rozkład pomaga lepiej zrozumieć strukturę danych i poprawić prognozowanie. Na przykład można wyodrębnić trend, aby zobaczyć ogólny kierunek, i sezonowość, aby uwzględnić powtarzające się wahania.

Przykład: jeśli masz dane o sprzedaży miesięcznej z kilku lat, rozkład pozwoli wyodrębnić:

• Wzrost lub spadek sprzedaży (trend)
• Roczne wahania (sezonowość)
• Losowe wahania (reszty)

Metody rozkładu obejmują klasyczne modele addytywne lub multiplikatywne, STL (dekompozycja sezonowa-trend za pomocą Loess) i inne.