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Die Zeitreihenanalyse ist ein statistisches Konzept, das sich mit der Untersuchung von Daten beschäftigt, die im Laufe der Zeit gesammelt wurden. Dabei werden verschiedene Methoden angewendet, um Muster, Trends und andere Charakteristika in den Daten zu identifizieren und zukünftige Entwicklungen vorherzusagen.
Das grundlegende Konzept bei der Zeitreihenanalyse besteht darin, dass die Werte einer Variablen über diskrete Zeitpunkte hinweg beobachtet werden. Diese Zeitpunkte können gleichmäßig über die Zeit verteilt sein (z. B. tägliche, monatliche oder jährliche Daten) oder unregelmäßig sein, abhängig von der Art der Daten, die analysiert werden.
Die Zeitreihenanalyse kann auf verschiedene Arten angewendet werden. Hier sind einige der gängigsten Anwendungen:
Trendanalyse: Die Zeitreihenanalyse kann verwendet werden, um langfristige Trends in den Daten zu identifizieren. Dies ermöglicht es, das Verhalten der Variablen im Zeitverlauf zu verstehen und Vorhersagen über zukünftige Entwicklungen zu treffen.
Saisonale Muster: Viele Zeitreihendaten weisen saisonale Muster auf, z. B. regelmäßige Schwankungen über bestimmte Jahreszeiten oder Wochentage. Die Zeitreihenanalyse kann solche saisonalen Muster identifizieren und zur Prognose zukünftiger saisonaler Schwankungen verwendet werden.
Vorhersage: Aufgrund der Muster und Trends, die in den Daten identifiziert wurden, kann die Zeitreihenanalyse verwendet werden, um Vorhersagen über zukünftige Werte der Variablen zu treffen. Hierfür werden verschiedene statistische Modelle und Techniken wie ARIMA (Autoregressive Integrated Moving Average) oder Exponential Smoothing verwendet.
Anomalieerkennung: Zeitreihenanalyse kann auch genutzt werden, um Abweichungen oder Ausreißer in den Daten zu erkennen. Dies kann auf Unregelmäßigkeiten hindeuten, die weiter untersucht werden müssen, um beispielsweise Betrugsfälle oder Störungen in einem System zu identifizieren.
Die Zeitreihenanalyse umfasst eine Vielzahl von Methoden und Techniken, von einfachen graphischen Darstellungen und Trendlinien bis hin zu komplexen statistischen Modellen. Die Wahl der geeigneten Methode hängt von der Art der Daten, dem spezifischen Ziel der Analyse und dem gewünschten Detailgrad der Vorhersage ab.