Vabers | Zaman Serisi Analizi
Zaman serisi analizi, zaman içinde düzenli aralıklarla toplanan verilerin incelenmesini sağlayan kritik bir süreçtir.

Bu yöntemi kullanarak, verilerin geçmiş eğilimlerini analiz ediyor, mevsimsel değişimlerini ve rastgele etkilerini değerlendiriyoruz. Özellikle finans, enerji, üretim ve lojistik gibi zaman bağımlı verilerin bulunduğu sektörlerde, bu analitik süreç ile gelecekteki eğilimleri öngörüyoruz.

Vabers | Zaman Serisi Analizi

Zaman Serisi Verilerinin Tanımlanması

Zaman verisi ile çalışan sistemler için, durağan (statik) ve durağan olmayan (değişken) veri tiplerini sınıflandırıyoruz. Bu ayrım, analitik modelin kurulmasında en önemli detaylardan biridir. Verileri analiz etmeden önce durağan olmayan serilerin durağan hale getirilmesi, analiz süreçlerinin doğruluğunu artırmaktadır.

Vabers | Zaman Serisi Analizi

Modelleme Teknikleri

🡪 ARIMA (Otomatik Regresif Entegre Hareketli Ortalama): Geçmiş verilerin gelecekteki değerleri nasıl etkilediğini anlamak için kullanıyoruz. Bu model, özellikle finansal veriler gibi karmaşık ve durağan olmayan serilerde tahminleme gücünü artırmaktadır.

🡪SARIMA: Mevsimsel etkileri içeren zaman serilerini analiz ederken bu modeli kullanarak yıllık ve mevsimsel döngüleri yakalıyoruz.

🡪 Exponential Smoothing: Kısa dönem tahminlerde eğilim ve mevsimsellik düzeltmeleri yaparak işletmelerin talep tahminlerini iyileştiriyoruz.

Vabers | Zaman Serisi Analizi

Bileşen Ayrıştırma

Zaman serilerini trend, mevsimsel bileşenler ve rastgele dalgalanmalar (gürültü) olarak ayırarak her bileşenin dinamiklerini analiz ediyoruz. Bu sayede verinin gelecekteki eğilimlerini daha net bir şekilde öngörebiliyoruz.

Vabers | Zaman Serisi Analizi

Otokorelasyon ve Kısmi Otokorelasyon

Zaman serisinin kendi geçmiş değerleriyle olan ilişkilerini analiz ederek, gelecekteki verilerin nasıl şekilleneceğini öngörmeye çalışıyoruz. Bu teknikler, serinin gelecekteki davranışını tahmin etmemizi sağlıyor.

Vabers | Zaman Serisi Analizi

Tahminleme ve Kestirimsel Analiz

Zaman serisi analizleri ile geçmiş verilere dayalı tahmin modelleri oluşturuyor, gelecekteki satışlar, enerji tüketimi ve talep eğilimleri gibi unsurları öngörerek karar süreçlerini destekliyoruz.