A Visual Guide to Time Series Decom

A Visual Guide to Time Series Decomposition AnalysisA step-by-step guide to performing additive and multiplicative decompositionLast time, we talked about the main patterns found in time series data. We saw that, trend, season, and cycle are the most common variations in data recorded through time. However, each of these patterns might affect the time series in different ways. In fact, when choosing a forecasting model, after identifying patterns like trend and season, we need to understand how each one behaves in the series. With this goal in mind, let’s explore two different pre-processing techniques — additive and multiplicative decomposition.IntroductionClassic forecasting methods like ETS and ARIMA have been around for quite some time. However, the recent machine learning revolution also brought some new light to forecasting. The fact that time series data has never been more available is a major factor. Moreover, the popularity of deep learning has contributed to the recent increase in interest on the topic. Most recently, Facebook and Google open-sourced their time series algorithms — Facebook Prophet, and CausalImpact. More, some new implementations use deep learning techniques such as Long Short Term Memory (LSTMs) Networks.Despite that, time series forecasting is not an easy problem.In this piece, we focus on ways of further exploring time series data. Our goal is to understand how the various components of a time series behave.In the end, we hope that such insights will help us with one of the most critical steps in the machine learning pipeline — model selection.Indeed, choosing an appropriate forecasting method is one of the most important decisions an analyst has to make. While experienced data scientists can extract useful intuitions only by looking at a time series plot, time series decomposition is one of the best ways to understand how a time series behave.Time Series DataJust to recap, time series data usually exhibit different kinds of patterns. The most common ones are:TrendCyclesSeasonalityMoreover, depending on the method we choose, we can apply each one of these components differently. A good way to get a feel of how each of these patterns behaves is to break the time series into many distinct components. Each component represents specific patterns, like trend, cycle, and seasonality.Let’s begin with classical decomposition methods.We start off by loading the International airline passengers' time series dataset. This contains 144 monthly observations from 1949 to 1960.Let’s use this as an example and perform two types of decomposition: additive and multiplicative decomposition.Before we begin, a simple additive decomposition assumes that a time series is composed of three additive terms.

Results (Indonesian) 1:

Sebuah Visual Guide to Time Series penguraian Analisis
Panduan langkah-demi-langkah untuk melakukan aditif dan dekomposisi perkalian
Terakhir kali, kita berbicara tentang pola utama yang ditemukan dalam data time series. Kami melihat bahwa, tren, musim, dan siklus adalah variasi yang paling umum dalam data yang tercatat melalui waktu. Namun, masing-masing pola ini mungkin mempengaruhi time series dengan cara yang berbeda. Bahkan, ketika memilih model peramalan, setelah mengidentifikasi pola seperti tren dan musim, kita perlu memahami bagaimana masing-masing berperilaku dalam seri. Dengan tujuan ini dalam pikiran, mari kita menjelajahi dua pra-pengolahan teknik yang berbeda - aditif dan dekomposisi perkalian.
pengantar
Metode peramalan klasik seperti ETS dan ARIMA telah ada selama beberapa waktu. Namun, baru-baru ini revolusi pembelajaran mesin juga membawa beberapa cahaya baru untuk peramalan. Fakta bahwa data time series tidak pernah lebih tersedia merupakan faktor utama. Selain itu, popularitas pembelajaran yang mendalam telah memberikan kontribusi terhadap kenaikan baru-baru bunga pada topik. Baru-baru ini, Facebook dan Google open-source algoritma time series mereka - Facebook Nabi, dan CausalImpact. Lebih, beberapa implementasi baru menggunakan teknik pembelajaran yang mendalam seperti Long Short Term Memory (LSTMs) Networks.
Meskipun demikian, time series forecasting bukan masalah mudah.
Dalam bagian ini, kita fokus pada cara-cara mengeksplorasi data time series lebih lanjut. Tujuan kami adalah untuk memahami bagaimana berbagai komponen dari berperilaku time series.
Pada akhirnya, kami berharap bahwa wawasan tersebut akan membantu kami dengan salah satu langkah penting yang paling dalam mesin belajar pipa - pemilihan model.
Memang, memilih metode peramalan yang tepat adalah salah satu keputusan yang paling penting seorang analis harus membuat. Sementara para ilmuwan Data berpengalaman dapat mengekstrak intuisi berguna hanya dengan melihat serangkaian alur waktu, time series dekomposisi adalah salah satu cara terbaik untuk memahami bagaimana time series berperilaku.
Time Series Data yang
Hanya untuk rekap, data time series biasanya menunjukkan berbagai jenis pola. Yang paling umum adalah:
Trend
Siklus
Musiman
Selain itu, tergantung pada metode yang kita pilih, kita dapat menerapkan masing-masing komponen ini berbeda. Cara yang baik untuk mendapatkan nuansa bagaimana masing-masing pola berperilaku ini adalah untuk memecahkan time series menjadi banyak komponen yang berbeda. Setiap komponen mewakili pola tertentu, tren seperti, siklus, dan musiman.
Mari kita mulai dengan metode dekomposisi klasik.
Kami memulai dengan waktu loading seri dataset maskapai penumpang Internasional. Ini mengandung 144 observasi bulanan dari tahun 1949 ke 1960.
Mari kita menggunakan ini sebagai contoh dan melakukan dua jenis dekomposisi: aditif dan dekomposisi perkalian.
Sebelum kita mulai, dekomposisi aditif sederhana mengasumsikan bahwa serangkaian waktu terdiri dari tiga istilah aditif.

Results (Indonesian) 2:

Panduan visual untuk analisis dekomposisi Time Series
Sebuah panduan langkah-demi-langkah untuk melakukan dekomposisi aditif dan multiplicatif
Terakhir kali, kita berbicara tentang pola utama yang ditemukan dalam data time series. Kami melihat bahwa, tren, musim, dan siklus adalah variasi yang paling umum dalam data yang direkam melalui waktu. Namun, masing-masing pola ini mungkin mempengaruhi seri waktu dengan cara yang berbeda. Bahkan, ketika memilih model peramalan, setelah mengidentifikasi pola seperti tren dan musim, kita perlu memahami bagaimana masing-masing berperilaku dalam seri. Dengan tujuan ini, mari kita Jelajahi dua teknik pre-processing yang berbeda--aditif dan dekomposisi multiplikatif.
Pengenalan
Metode peramalan klasik seperti ETS dan ARIMA telah ada selama beberapa waktu. Namun, revolusi pembelajaran mesin baru-baru ini juga membawa beberapa cahaya baru untuk peramalan. Fakta bahwa data seri waktu tidak pernah lebih tersedia adalah faktor utama. Selain itu, popularitas pembelajaran mendalam telah memberikan kontribusi terhadap peningkatan minat baru-baru ini pada topik. Baru-baru ini, Facebook dan Google open source mereka seri algoritma waktu-Facebook nabi, dan CausalImpact. Lebih, beberapa implementasi baru menggunakan teknik pembelajaran mendalam seperti panjang jangka pendek memori (LSTMs) Networks.
Meskipun begitu, peramalan Time Series bukanlah masalah yang mudah.
Pada bagian ini, kita berfokus pada cara-cara mengeksplorasi lebih lanjut data seri waktu. Tujuan kami adalah untuk memahami bagaimana berbagai komponen dari seri waktu berperilaku.
Pada akhirnya, kami berharap bahwa wawasan semacam itu akan membantu kami dengan salah satu langkah paling penting dalam pipa pembelajaran mesin — pemilihan model.
Memang, memilih metode peramalan yang tepat adalah salah satu keputusan yang paling penting seorang analis harus membuat. Sementara ilmuwan data berpengalaman dapat mengekstrak intuisi yang berguna hanya dengan melihat plot seri waktu, dekomposisi waktu seri adalah salah satu cara terbaik untuk memahami bagaimana sebuah seri waktu berperilaku.
Data waktu seri
Hanya untuk rekap, data Time Series biasanya menunjukkan berbagai jenis pola. Yang paling umum adalah:
Tren
Siklus
Musiman
Selain itu, tergantung pada metode yang kita pilih, kita dapat menerapkan masing-masing komponen ini berbeda. Cara yang baik untuk mendapatkan nuansa bagaimana masing-masing pola ini berperilaku adalah untuk memecahkan seri waktu ke banyak komponen yang berbeda. Setiap komponen mewakili pola tertentu, seperti tren, siklus, dan musim.
Mari kita mulai dengan metode dekomposisi klasik.
Kami memulai dengan memuat dataset rangkaian waktu penumpang maskapai internasional. Ini berisi 144 bulanan pengamatan dari 1949 untuk 1960.
Mari kita gunakan ini sebagai contoh dan melakukan dua jenis dekomposisi: aditif dan dekomposisi multiplicatif.
Sebelum kita mulai, dekomposisi aditif sederhana mengasumsikan bahwa seri waktu terdiri dari tiga istilah aditif.