Dữ liệu chuỗi thời gian là một loại dữ liệu phổ biến trong kinh doanh và được ứng dụng rộng rãi trong việc phân tích giao dịch, số liệu bán hàng và hành vi khách hàng. Phân tích dữ liệu chuỗi thời gian giúp doanh nghiệp nhận biết xu hướng đang diễn ra và tìm hiểu nguyên nhân đằng sau những xu hướng đó. Từ đó, doanh nghiệp có thể đưa ra quyết định nhằm tối ưu hóa hoạt động của mình.
Trong bài viết này, chúng ta sẽ tìm hiểu về dữ liệu chuỗi thời gian, các yếu tố cần lưu ý khi phân tích và một số kỹ thuật phân tích dữ liệu chuỗi thời gian.
Bạn đang xem: Dữ liệu chuỗi thời gian (Time series) là gì? Phân tích dữ liệu chuỗi thời gian như thế nào?
Contents
1. Dữ liệu chuỗi thời gian là gì?
Dữ liệu chuỗi thời gian là tập hợp các điểm dữ liệu được thu thập theo các khoảng thời gian nhất định. Dữ liệu này cho phép chúng ta theo dõi sự thay đổi của một yếu tố nào đó theo thời gian. Ví dụ, chúng ta có thể theo dõi lượng mưa, nhiệt độ hoặc thị trường chứng khoán theo từng ngày, tháng, năm.
Dữ liệu chuỗi thời gian không chỉ được áp dụng trong đời sống hàng ngày mà còn trong doanh nghiệp. Ví dụ, chúng ta có thể theo dõi số lượng sản phẩm được bán theo từng tháng hoặc số lượng người dùng truy cập vào website theo ngày.
Hình ảnh: Sử dụng time series data để theo dõi số lượng users truy cập vào website trong 2 tháng
Phân tích dữ liệu chuỗi thời gian giúp chúng ta hiểu được đặc điểm của tệp dữ liệu và sự thay đổi của nó theo thời gian. Ngoài ra, phân tích dữ liệu chuỗi thời gian còn giúp xác định những yếu tố ảnh hưởng đến các biến tại các thời điểm khác nhau và hỗ trợ đưa ra dự đoán giá trị tương lai của các biến trong chuỗi thời gian dựa vào xu hướng của dữ liệu trong quá khứ.
READ MORE:
2. Các yếu tố cần lưu ý khi phân tích dữ liệu chuỗi thời gian
Khi phân tích dữ liệu chuỗi thời gian, chúng ta cần lưu ý các yếu tố sau đây để hiểu rõ hơn về đặc điểm và sự thay đổi của tệp dữ liệu:
2.1. Trend (Xu hướng):
Xu hướng trong dữ liệu chuỗi thời gian đề cập đến sự chuyển động lên hoặc xuống của dữ liệu trong một khoảng thời gian dài. Chúng ta có thể xác định xu hướng chung dựa vào độ dốc của dữ liệu trên biểu đồ.
Có một số xu hướng phổ biến khi phân tích dữ liệu chuỗi thời gian, bao gồm:
- Upward Trend: Giá trị của dữ liệu có xu hướng tăng theo thời gian.
- Downward Trend: Giá trị của dữ liệu có xu hướng giảm theo thời gian.
- Horizontal Trend: Giá trị của dữ liệu không có sự thay đổi đáng kể hoặc không đổi theo thời gian.
- Damped Trend: Giá trị của dữ liệu giảm dần theo thời gian, nhưng càng về sau tốc độ thay đổi càng chậm lại.
- Non-linear Trend: Giá trị của dữ liệu thay đổi không theo một xu hướng chung mà phức tạp hơn, có thể bao gồm tăng, giảm, đổi hướng hoặc thay đổi đột biến theo thời gian.
2.2. Seasonality (Tính mùa vụ):
Xem thêm : Ý nghĩa các chức danh CEO, CFO, CPO, CCO, CHRO, CMO là gì?
Tính mùa vụ trong dữ liệu chuỗi thời gian đề cập đến những biến động tăng hoặc giảm lặp đi lặp lại một cách đều đặn trong một khoảng thời gian. Chúng ta có thể nhận thấy tính mùa vụ từ việc các giá trị tương tự xuất hiện trong cùng một khoảng thời gian sau mỗi chu kỳ.
Có một số tính mùa vụ phổ biến khi phân tích dữ liệu chuỗi thời gian, bao gồm:
- Weekly Seasonality: Sự thay đổi lặp lại trong khoảng thời gian 7 ngày. Ví dụ: số lượng vé xem phim tại các rạp tăng mạnh vào các dịp cuối tuần.
- Monthly Seasonality: Sự thay đổi lặp lại trong khoảng thời gian 30 hoặc 31 ngày. Ví dụ: Chi tiêu của người dùng Shopee tăng vọt vào các đợt sales định kỳ hàng tháng.
- Annual Seasonality: Sự thay đổi lặp lại trong khoảng thời gian 365 hoặc 366 ngày. Ví dụ: Số lượng khách du lịch tăng vọt vào các đợt cao điểm tháng hè.
- Holiday Seasonality: Sự thay đổi này thường được gây ra bởi các sự kiện đặc biệt như ngày lễ, lễ hội, sự kiện thể thao. Ví dụ: Doanh số các hãng bán lẻ tăng mạnh vào dịp sát Tết.
2.3. Cyclicity (Tính chu kỳ):
Tính chu kỳ trong dữ liệu chuỗi thời gian đề cập đến những biến động lặp lại hoặc thay đổi định kỳ, có thể kéo dài trong nhiều năm và diễn ra từ giai đoạn này qua giai đoạn khác.
Có một sự khác biệt giữa tính mùa vụ (Seasonality) và tính chu kỳ (Cyclicity):
- Tính mùa vụ (Seasonality): Sự thay đổi lặp lại trong một khoảng thời gian cố định và có thể dự đoán được. Ví dụ: số lượng người mua đặt hàng trực tuyến tăng vào ngày cuối tuần.
- Tính chu kỳ (Cyclicity): Sự thay đổi lặp lại trong một khoảng thời gian không xác định. Ví dụ: sự biến động giá cả hàng hóa theo các chu kỳ kinh tế.
2.4. Irregularity (Sự bất thường):
Sự bất thường trong dữ liệu chuỗi thời gian đề cập đến những sự thay đổi bất thường của dữ liệu, không theo quy luật và không dự đoán được trước. Sự bất thường này có thể do nhiễu trong đo lường dữ liệu hoặc các sự kiện bất ngờ xảy ra. Sự bất thường này có thể làm ảnh hưởng đến tính chính xác khi đánh giá dữ liệu chuỗi thời gian.
3. Phân tích dữ liệu chuỗi thời gian với phương pháp Moving Average
Phương pháp Moving Average (MA), hay còn gọi là đường trung bình trượt, là một phương pháp thống kê được sử dụng để phân tích và dự đoán các điểm dữ liệu bằng cách xem xét trung bình của các điểm dữ liệu trong quá khứ. Mục tiêu chính của phương pháp này là để xác định xu hướng và mô hình trong dãy thời gian bằng cách “làm mịn” và loại bỏ bớt những biến động ngắn hạn hoặc nhiễu.
Để hiểu rõ hơn về phương pháp này, chúng ta có thể xem xét một ví dụ. Cho số liệu bán hàng của một doanh nghiệp từ năm 2000 đến năm 2009, chúng ta có thể tính trung bình bán hàng mỗi 3 năm bằng cách lấy trung bình cộng của 3 năm gần nhất trở về:
MA (2002) = (Doanh thu 2000 + Doanh thu 2001 + Doanh thu 2002)/3 = (4 + 7 + 4)/3 = 5Bảng dưới đây mô tả các giá trị doanh thu và trung bình động:
| Năm | Doanh thu (Tỷ) | Moving Average (MA) |
|---|---|---|
| 2000 | 4 | |
| 2001 | 7 | |
| 2002 | 4 | 5 |
| 2003 | 6 | |
| 2004 | 8 | |
| 2005 | 5 | 6.33 |
| 2006 | 3 | |
| 2007 | 7 | |
| 2008 | 9 | 6.33 |
| 2009 | 6 |
Xem thêm : Single Points of Failure là gì? Cách tránh điểm lỗi duy nhất
Phương pháp Moving Average có ưu điểm là tính toán đơn giản, dễ hiểu và giúp loại bỏ những giá trị gây nhiễu. Tuy nhiên, nó chỉ dựa vào dữ liệu trong quá khứ mà không tính đến những dữ kiện tương lai. Do đó, để đảm bảo dự đoán chính xác hơn, chúng ta nên kết hợp với nhiều phương pháp dự đoán khác.
4. Một số phương pháp khác để phân tích dữ liệu chuỗi thời gian
Ngoài phương pháp Moving Average, còn có nhiều phương pháp khác để phân tích và dự đoán dữ liệu chuỗi thời gian như Auto-Regressive (AR), ARIMA (AutoRegressive Integrated Moving Average), SARIMA, ARIMAX, GARCH.
- Auto-Regressive (AR): Một phương pháp dự đoán giá trị tương lai dựa trên mối tương quan giữa các giá trị trong một chuỗi thời gian nhất định với các giá trị trong quá khứ.
- ARIMA (AutoRegressive Integrated Moving Average): Một phương pháp dự đoán dựa trên giả thuyết chuỗi dừng và phương sai sai số không đổi, sử dụng chuỗi tự hồi quy (Auto-Regression) và chuỗi trung bình trượt (Moving Average) để đưa ra dự đoán chính chuỗi đó.
Việc phân tích dữ liệu chuỗi thời gian cũng yêu cầu sử dụng các công cụ hỗ trợ như Pandas, NumPy và statsmodels trong Python; hoặc forecast, tseries và zoo trong R. Các thư viện này cung cấp các phương pháp và hàm để thực hiện phân tích và dự đoán dữ liệu chuỗi thời gian một cách hiệu quả.
5. Hạn chế của Time series Analysis
Time series Analysis có một số hạn chế nhất định. Kỹ thuật này chỉ có ích khi phân tích dữ liệu được thu thập theo thời gian và yêu cầu khoảng cách đều đặn giữa các điểm dữ liệu. Ngoài ra, kỹ thuật này còn đòi hỏi xử lý các giá trị ngoại lai và nhiễu trong dữ liệu, công việc mất thời gian và đòi hỏi nhiều kỹ năng.
Tuy nhiên, Time series Analysis là phương pháp hiệu quả giúp doanh nghiệp hiểu rõ nguyên nhân của các xu hướng theo thời gian và tạo ra dự đoán cho tương lai. Hy vọng thông qua bài viết này, bạn đã hiểu được dữ liệu chuỗi thời gian là gì, những yếu tố cần chú ý và các phương pháp phân tích dữ liệu chuỗi thời gian hiệu quả.
Nguồn ảnh chính: Tomorrow Marketers
+Nếu bạn đang tiếp xúc với hàng loạt dữ liệu, biểu đồ mà chưa biết cách tận dụng chúng để tìm kiếm thông tin quý giá phục vụ công việc và đưa ra quyết định kinh doanh chiến lược, đừng bỏ lỡ khóa học Data Analysis của Tomorrow Marketers. Khóa học này sẽ giúp bạn:
- Nắm được các bước trong quy trình làm việc với dữ liệu và tiếp cận dữ liệu một cách hiệu quả.
- Rèn luyện tư duy đặt vấn đề, xác định bài toán phân tích dữ liệu chính xác.
- Trang bị kỹ năng xử lý và trực quan dữ liệu với công cụ như Power BI, Excel.
- Cải thiện khả năng đọc số, rút ra các insight và trình bày đề xuất qua các case study thực tế.
Tìm hiểu và đăng ký tư vấn khóa học Data Analysis ngay tại đây.
Nguồn: https://ispacedanang.edu.vn
Danh mục: Học tập
