Phân tích chuỗi thời gian (Time Series Analysis) là một lĩnh vực của thống kê và học máy tập trung vào việc phân tích các tập dữ liệu được thu thập theo thời gian. Các tập dữ liệu này thường được gọi là chuỗi thời gian, vì chúng bao gồm các giá trị được ghi lại tại các thời điểm cụ thể.
Mục tiêu của phân tích chuỗi thời gian là hiểu được các mẫu và xu hướng trong dữ liệu, dự đoán các giá trị trong tương lai và đưa ra quyết định dựa trên thông tin thu được từ dữ liệu.
Phân tích chuỗi thời gian được sử dụng trong nhiều lĩnh vực khác nhau, bao gồm:
- Tài chính: Dự đoán giá cổ phiếu, tỷ giá hối đoái và các biến động thị trường khác.
- Kinh doanh: Phân tích doanh số bán hàng, xu hướng khách hàng và hiệu quả hoạt động.
- Khoa học: Phân tích dữ liệu khí hậu, dữ liệu y tế và dữ liệu môi trường.
- Kỹ thuật: Giám sát hệ thống, dự đoán lỗi và tối ưu hóa hiệu suất.
Có nhiều phương pháp khác nhau để phân tích chuỗi thời gian, bao gồm:
- Phân tích mô hình tự hồi quy (AR): Mô hình này cho rằng các giá trị trong chuỗi thời gian phụ thuộc vào các giá trị trước đó.
- Phân tích mô hình trung bình di chuyển (MA): Mô hình này cho rằng các giá trị trong chuỗi thời gian phụ thuộc vào lỗi dự đoán của các giá trị trước đó.
- Mô hình ARIMA: Mô hình này kết hợp cả AR và MA để mô hình hóa chuỗi thời gian.
- Mạng nơ-ron nhân tạo (ANN): ANN có thể được sử dụng để học hỏi các mẫu phức tạp trong dữ liệu chuỗi thời gian.
Phân tích chuỗi thời gian là một lĩnh vực phức tạp và đòi hỏi nhiều kiến thức về thống kê, học máy và toán học. Tuy nhiên, với sự phát triển của các công cụ và phần mềm mới, phân tích chuỗi thời gian ngày càng trở nên dễ tiếp cận hơn với nhiều người.
