发帖
雷达卡
线性趋势
线性模式是数字随时间连续减少或增加。在图表上，此数据显示为对角向上或向下倾斜的直线（角度可能很陡或很浅）。所以趋势可以向上也可以向下。
指数趋势
这种技术产生非线性曲线，其中数据上升或下降，不是以稳定的速率，而是以更高的速率。如果趋势向上，图表将显示一条曲线，而不是一条指向对角线向上的直线，其中后期几年的最后一个点高于第一年。
阻尼趋势
在此分析中，线是一条曲线，显示数据值最初上升或下降，然后显示趋势（增加或减少）停止上升或下降的点。
季节性
当波动在固定的时间段内重复并因此是可预测的并且这些模式不会超过一年的时间时，人们可以识别出一种季节性模式。季节性可能是由天气、假期和节假日等因素引起的。它通常由周期性的、重复的、通常是规则的和可预测的模式组成。季节性可以每周、每月或每季度重复。
不规则/随机模式
这种类型的分析揭示了时间序列的波动。这些波动持续时间短，性质不稳定，发生模式不遵循规律。在预测中，目标是将所有组件“建模”为某些趋势模式，直到唯一无法解释的组件是随机组件。
平稳/平稳
平稳时间序列是具有诸如均值之类的统计特性的序列，其中方差随时间保持不变。一个平稳的序列在一个恒定的平均水平附近变化，既不随时间系统地减少也不系统地增加，具有恒定的方差。
周期性模式
当波动不会在固定的时间段内重复，因此无法预测并持续超过一年时，就会出现周期性模式。
在本文中，我们回顾并解释了趋势和形态分析的类型。每个数据集都是独一无二的，识别基础数据中的趋势和模式很重要。如果企业希望产生清晰、准确的结果，则必须选择最适合特定类型数据和分析的算法和技术。例如，对特定数据集的 ARIMA 或 Holt-Winter 时间序列预测方法的决策将取决于该数据集内的趋势和模式。
如果企业希望充分利用这些分析技术并生成有助于企业实现其目标并在其选择的市场中竞争的报告和发现，那么对趋势和模式分析的类型和用途的基本了解至关重要。
相关帖子DA内容精选
|
京公网安备 11010802022788号
