浅析时间序列
“stnh”通过精心收集，向本站投稿了8篇浅析时间序列，以下是小编为大家整理后的浅析时间序列，希望对大家有所帮助。
篇1：浅析时间序列
浅析时间序列
时间序列因其研究现象发展变化的方向和程度,不仅在现实生活中被广泛应用,而且还被应用于各种研究.文章旨在简要介绍时间序列的概念及其预测方法,并争对当今众多学者在这方面的研究提出对时间序列未来研究方向的浅见.
作 者：王小倩 作者单位：西南财经大学统计学院,成都,611130 刊 名：今日财富（下旬刊） 英文刊名：FORTUNE TODAY 年，卷(期)： “”(11) 分类号：C8 关键词：时间序列 移动平均法 指数平滑法 最小二乘法 未来前景篇2：时间序列的趋势分析
网站运营
无论是网站分析工具、BI报表或者数据的报告，我们很难看到数据以孤立的点单独地出现，通常数据是以序列、分组等形式存在，理由其实很简单，我们没法从单一的数据中发现什么，用于分析的数据必须包含上下文(Context)，数据的上下文就像为每个指标设定了一个或者一些参考系，通过这些参照和比较的过程来分析数据的优劣，就像中学物理上的例子，如果我们不以地面作为参照物，我们无法区分火车是静止的还是行进的，朝北开还是朝南开。
在实际看数据中，我们可能已经在不经意间使用数据的上下文了，趋势分析、比例分析、细分与分布等都是我们在为数据设置合适的参照环境。所以这边通过一个专题——数据的上下文，来总结和整理我们在日常的数据分析中可以使用的数据参考系，前面几篇主要是基于内部基准线(Internal Benchmark)的制定的，后面会涉及外部基准线(External Benchmark)的制定。今天这篇是第一篇，主要介绍基于时间序列的趋势分析，重提下同比和环比，之前在网站新老用户分析这篇文章，已经使用同比和环比举过简单应用的例子。
同比和环比的定义
定义这个东西在这里还是再唠叨几句，因为不了解定义就无法应用，熟悉的朋友可以跳过。
同比：为了消除数据周期性波动的影响，将本周期内的数据与之前周期中相同时间点的数据进行比较。早期的应用是销售业等受季节等影响较严重，为了消除趋势分析中季节性的影响，引入了同比的概念，所以较多地就是当年的季度数据或者月数据与上一年度同期的比较，计算同比增长率。
环比：反应的是数据连续变化的趋势，将本期的数据与上一周期的数据进行对比。最常见的是这个月的数据与上个月数据的比较，计算环比增长率，因为数据都是与之前最近一个周期的数据比较，所以是用于观察数据持续变化的情况。
买二送一，再赠送一个概念——定基比(其实是百度百科里附带的)：将所有的数据都与某个基准线的数据进行对比。通常这个基准线是公司或者产品发展的一个里程碑或者重要数据点，将之后的数据与这个基准线进行比较，从而反映公司在跨越这个重要的是基点后的发展状况。
同比和环比的应用环境
其实同比、环比没有严格的适用范围或者针对性的应用，一切需要分析在时间序列上的变化情况的数据或者指标都可以使用同比和环比。
但是我的建议是为网站的目标指标建立同比和环比的数据上下文，如网站的收益、网站的活跃用户数、网站的关键动作数等，这类指标需要明确长期的增长趋势，同比和环比能够为网站整体运营的发展状况提供有力的参考。
还有个建议就是不要被同比和环比最原始或者最普遍的应用所束缚住：同比就是今年每个月或每季度的数据与去年同期比，环比就是这个月的数据与上个月比，
对于方法的应用需要根据实际的应用的环境，进行合理的变通，选择最合适的途径。所以同比和环比不一定以年为周期，也不一定是每月、季度为时间粒度的统计数据，我们可以根据需要选择任意合适的周期，比如你们公司的产品运营是以周、半月、甚至每年的特定几个月为周期循环变动，那完全可以将这些作为同比的周期。
特别对于互联网这个瞬息万变的环境，常用的年与年之间的同比，以季度或月为粒度的统计可能不再合适，为了适应快速的变化，以月为周期、周为周期的同比，以天为粒度、小时为粒度的统计数据进行环比将变成常见的方式，因为要适应这种快速的变化，我们需要做出更迅速的决策和调整，当然数据要适应这种快速决策的需要。
应用实例
同比和环比被广泛地应用于各个领域，在Google的图片中搜索同比和环比会有丰富的包含了同比环比的图表显示在你的眼前，所以这里只举个简单的例子：因为很多的互联网产品的数据变化情况会以“周”为周期进行波动(周末会出现明显的上升或者下降趋势)，所以这里以一周的数据为例来看下同比和环比的展现效果。还是虚拟数据，为了展示上的需要而临时设定的：
从图中可以看出数据在一周中的变化趋势，周中和周末之间存在明显的差异，周末的收益会有明显的上涨，在使用同比的时候需要抓到这类数据的周期性的变化规律，让数据的对比能够更加有效地反映数据的变化。同时在Excel里面可以直接为一组基于时间序列的数据绘制趋势线，正如图中的虚线所示，本周收益在一周中的变化趋势就显得非常明显，这里用的是指数的拟合，Excel的趋势线提供了线性、指数、对数、幂等回归分析的方式，同时也包含多项式和移动平均等趋势分析的方法。
最后看看我们经常在使用的网站分析工具里面有没有同比和环比的功能呢?这里以Google Analytics和百度统计为例截了两张图，首先看下百度统计登录进去后的网站概况：
百度统计默认就为我们提供了一个比较环境，上方表格中是今天与昨天的数据对比及变化情况，还提供了预测的功能;下方的折线图显示的是每小时数据的变化，提供前一天或者上周的同一天(百度可能已经意识到网站大部分会存在以周为变化周期的趋势，所以很多地方都提供了以周为单位的参考数据)的每个整点的数据对照，同时可以选择不同的时间区间和各类指标。再看看Google Analytics的Dashboard：
Google不像百度那样一进去就能看到对照数据，需要我们手工去选择，在时间区间的选择界面提供了“Compare to Past”的勾选按钮，如果默认是近一个月的数据，那么参照数据就是再往前推一个月的每日变化数据，Timeline的选择面板做得非常炫，可以自定义地选择任何有效的时间区间，当然也同样提供不同的参考指标，鼠标移到图中相应日期的点后会显示具体的数据及差异的大小。
同比和环比是最简单直观的基于时间序列的趋势分析方法，通过观察关键指标的变化情况来洞察网站的发展和运营情况，同时衡量目标的实现程度。所以这篇文章的主题是使用趋势分析的方法来为网站的目标设定数据的上下文，下一篇将主要针对KPI指标进行数据上下文的选择和设定。
作者：joegh ，请注明
篇3：交通量时间序列ARIMA预测技术研究
交通量时间序列ARIMA预测技术研究
实时准确的交通流量预测是智能运输系统实现的前提和关键.随着预测时间间隔的进一步缩短,交通流量的不确定性越来越强.作为时域分析方法之一的.ARIMA模型,以其理论基础扎实、操作步骤规范、分析结果易于解释的优点,成为时间序列分析的主流方法.文章结合SPSS软件对该预测技术进行研究,并利用某高速公路交通量调查序列进行实证分析.
作 者：裴武 陈凤 程立勤 Pei Wu Chen Feng Cheng Liqin 作者单位：长沙理工大学交通运输工程学院,湖南长沙,410076 刊 名：山西科技 英文刊名：SHANXI SCIENCE AND TECHNOLOGY 年，卷(期)： “”(1) 分类号：U491.1+4 关键词：交通量 ARIMA SPSS 预测篇4：气温变化时间序列的复杂性分析
气温变化时间序列的复杂性分析
给出了离散时间序列多重分形除趋势涨落分析方法和霍尔德指数的计算方法,并用它们研究了气温时间序列.通过分析气温时间序列,发现气温时间序列具有多重分形性的.复杂特征.最后,说明气温时间序列的变化对其霍尔德指数的影响及其重要意义.
作 者：许娜 商朋见 胡广生 XU Na SHANG Pengjian HU Guangsheng 作者单位：北京交通大学,理学院,北京,100044 刊 名：北京交通大学学报（自然科学版） ISTIC PKU英文刊名：JOURNAL OF BEIJING JIAOTONG UNIVERSITY 年，卷(期)： 32(3) 分类号：O192 O21 关键词：气温 除趋势涨落分析方法 霍尔德指数篇5：混沌时间序列的局域区间预测
混沌时间序列的局域区间预测
在深入分析εp-邻近点能够避免伪邻近点产生的基础上,提出了区间邻近点的概念,它在有效防止伪邻近点产生的'同时也建立起了一个邻近点列表,可以方便地从该列表中找出某一状态的邻近点集合,并给出了混沌时间序列的一种局域区间预测方法.该方法避免了经典局域预测法中每一步都要搜索历史数据寻找邻近点的过程,提高了局域预测的效率.
作 者：赵小梅 ZHAO Xiao-mei 作者单位：北京交通大学交通运输学院,北京,100044 刊 名：陕西科技大学学报（自然科学版） ISTIC英文刊名：JOURNAL OF SHAANXI UNIVERSITY OF SCIENCE & TECHNOLOGY(NATURAL SCIENCE EDITION) 年，卷(期)： 24(1) 分类号：N941.7 O231 关键词：混沌时间序列 局域预测 历史数据长度 区间划分篇6：时间序列中一种新的参数检验法
时间序列中一种新的参数检验法
应用图模型方法来讨论古典的双线性模型BL(1,0,1,0),将BL模型表示成混合图,运用通常的图模型推断算法提出了一种新的'参数估计和检验法.
作 者：熊健 李元 杨振海 XIONG Jian LI Yuan YANG Zhen-hai 作者单位：熊健,XIONG Jian(北京工业大学应用数理学院,北京,100022;广州大学数学与信息科学学院,广东广州,510006)李元,LI Yuan(广州大学数学与信息科学学院,广东广州,510006)
杨振海,YANG Zhen-hai(北京工业大学应用数理学院,北京,100022)
刊 名：华南师范大学学报（自然科学版） ISTIC PKU英文刊名：JOURNAL OF SOUTH CHINA NORMAL UNIVERSITY（NATURAL SCIENCE EDITION） 年，卷(期)： “”(3) 分类号：O212.8 关键词：图模型方法 时间序列分析 双线性模型篇7：一种基于时间序列窗口查询的新索引方法
一种基于时间序列窗口查询的新索引方法
文章介绍了一种关于时间序列的窗口查询,它是一种关于时间序列的前向查询与反向查询的综合查询技术.为了弥补传统方法在解决窗口查询方面的不足,提出了一种TW-索引专门用于解决时间序列窗口查询.文章对TW-索引的'建立过程作了详细地介绍,并对基于TW-索引的窗口查询作了阐述;同时,讨论了当数据处于动态更新时TW-索引的建立及查询方法.然后,将TW-索引与其它索引方法进行了详细地比较.最后,介绍了TW-索引在时间序列窗口查询中的应用.
作 者：杜国明 陈晓翔 陶海燕 Du Guoming Chen Xiaoxiang Tao Haiyan 作者单位：中山大学遥感与地理信息工程系,广州,510275 刊 名：计算机工程与应用 ISTIC PKU英文刊名：COMPUTER ENGINEERING AND APPLICATIONS 年，卷(期)： 42(12) 分类号：P208 关键词：时间序列 窗口查询 TW-索引篇8：变形观测数据时间序列建模中的几个问题
变形观测数据时间序列建模中的几个问题
针对在变形观测数据时间序列建模中所遇到的问题,对变形观测数据时间序列建模中的数据预处理、模型选择、模型定阶与系统稳定性检验等问题进行了研究,提出了分析数据趋势项提取的AR模型方法,编写了C语言计算程序,实现了样条函数插值方法、周期项提取的.差值法,建立ARMA分析模型,对变形预测数据与实际观测数据进行了比较.结果表明:该方法的正确性以及时间序列分析方法在变形数据处理与分析中的适用性与可行性.
作 者：王卫 杨志强 杨建华 王滕军 WANG Wei YANG Zhi-qiang YANG Jian-hua WANG Teng-jun 作者单位：王卫,WANG Wei(长安大学,地球科学与资源学院,陕西,西安,710054)杨志强,杨建华,王滕军,YANG Zhi-qiang,YANG Jian-hua,WANG Teng-jun(长安大学,地质工程与测绘学院,陕西,西安,710054)
刊 名：地球科学与环境学报 ISTIC英文刊名：JOURNAL OF EARCH SCIENCES AND ENVIRONMENT 年，卷(期)：2008 30(2) 分类号：P207 关键词：时间序列 建模 模型 预报【浅析时间序列】相关文章：
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