تحلیل رگرسیون برای دادههای سری زمانی: مدلها و کاربردها
بازار جهانی کلاندادهها و تحلیلهای کسبوکار تا سال ۲۰۳۲ به ۹۶۱ میلیارد دلار پیشبینی میشود. بخش قابلتوجهی از این بازار شامل نرمافزارهای تحلیلگری است که از تحلیل رگرسیون سری زمانی پشتیبانی میکنند.
تحلیل رگرسیون سری زمانی
تحلیل رگرسیون سری زمانی یک روش آماری برای مدلسازی رابطه بین یک متغیر وابسته و یک یا چند متغیر مستقل در طول زمان است. این روش به ویژه در پیشبینی و تحلیل روندهای تجاری کاربرد دارد و با در نظر گرفتن فاکتورهایی مانند فصلیت و خودهمبستگی، دقت تحلیلها را افزایش میدهد.
تفاوت با رگرسیون استاندارد
- رگرسیون استاندارد برای دادههای مقطعی استفاده میشود
- رگرسیون سری زمانی الگوهای زمانی را در نظر میگیرد
- مدلهای سری زمانی قادر به پیشبینی مبتنی بر زمان هستند
مراحل اجرای تحلیل
- تعریف هدف و متغیرها
- آمادهسازی دادههای زمانی
- انتخاب مدل مناسب
- آموزش و اعتبارسنجی مدل
- پیادهسازی در سیستم کسبوکار
مدلهای اصلی
- رگرسیون خطی: برای روابط ساده
- رگرسیون چندجملهای: برای روابط غیرخطی
- رگرسیون چندمتغیره: برای چند پیشبین
- مدل ADL: برای اثرات تأخیری
- ARIMAX: برای فاکتورهای خارجی
“همه مدلها نادرست هستند، اما برخی مفیدند” – جورج باکس
“جنبه زیبای تحلیل رگرسیون این است که شما سایر متغیرها را ثابت نگه میدارید” – جیم فراست
این روش در حوزههای مختلف از جمله پیشبینی فروش، تحلیل اقتصادی و مدیریت موجودی کاربرد گسترده دارد و با ابزارهایی مانند Python و SPSS قابل پیادهسازی است.
