استخدام R لتحليل السلاسل الزمنية للتنبؤ بالاتجاهات في عام 2024

تحليل السلاسل الزمنية هو المفتاح لفهم البيانات التي تعتمد على الزمن. ويشمل ذلك أسعار الأسهم، والمؤشرات الاقتصادية، وأنماط الطقس. في عام 2024، ستُستخدَم لغة البرمجة R، وهي من أفضل لغات البرمجة، في تحليل السلاسل الزمنية من قِبل الشركات والباحثين وعلماء البيانات. مرونة لغة R، ودعم مكتباتها، وأدوات التصور التي توفرها تجعلها خيارًا رائعًا لاستكشاف الاتجاهات والموسمية والتنبؤ. ستستكشف هذه المقالة استخدام R لتحليل السلاسل الزمنية والتنبؤ بالاتجاهات لعام 2024.
جدول المحتويات نظرة عامة على تحليل السلاسل الزمنية حزم R لتحليل السلاسل الزمنية تقنيات التنبؤ الشائعة في R تصور وتفسير بيانات السلاسل الزمنية في R الاتجاهات المستقبلية في تحليل السلاسل الزمنية باستخدام R في 2024 خاتمة
نظرة عامة على تحليل السلاسل الزمنية
تتكون السلسلة الزمنية من سلسلة من نقاط البيانات التي تم جمعها أو تسجيلها في نقاط زمنية متتالية. يتم جمعها في نقاط زمنية متتالية، عادةً على فترات زمنية منتظمة. الهدف الرئيسي من تحليل السلاسل الزمنية هو إيجاد الأنماط. وتشمل هذه الأنماط الاتجاهات والموسمية والضوضاء. يساعد في تحديد العوامل المؤثرة على هذه الأنماط والتنبؤ بالقيم المستقبلية. المكونات الرئيسية لتحليل السلاسل الزمنية: الاتجاه: الزيادة أو النقصان طويل الأجل في قيم البيانات. الموسمية: الأنماط الدورية التي تتكرر خلال فترة محددة (يومية، شهرية، سنوية). الضوضاء: الاختلافات العشوائية في البيانات التي لا تتبع أي نمط محدد.
يحتوي R على نظام بيئي غني لتحليل السلاسل الزمنية. تحتوي حزمه، مثل التنبؤ، وTSA، وxts، وtsibble، على أدوات للتحلل والتصور والتنبؤ.
حزم R لتحليل السلاسل الزمنية
أحد الأسباب الرئيسية لتفضيل R لتحليل السلاسل الزمنية هو تنوع الحزم المخصصة. فيما يلي بعض حزم R الهامة المستخدمة في تحليل السلاسل الزمنية: التنبؤ: تُستخدم هذه الحزمة على نطاق واسع للتنبؤ التلقائي بالسلاسل الزمنية. فهي تبسّط إنشاء نماذج السلاسل الزمنية مثل ARIMA و Exponential Smoothing وتوليد التنبؤات. تحدد الدوال مثل auto.arima() تلقائيًا النموذج الأفضل ملاءمة لمجموعة بيانات معينة. تتضمن حزمة TSA (تحليل السلاسل الزمنية) أدوات لتحليل بيانات السلاسل الزمنية. تستخدم الحزمة تقنيات مثل الارتباط التلقائي والتحليل الطيفي: تتعامل كلتا الحزمتين مع بيانات السلاسل الزمنية غير المنتظمة التباعد. تعملان بشكل جيد مع مجموعات البيانات الكبيرة. tsibble: حزمة حديثة لبيانات السلاسل الزمنية المرتبة. وهي تبسط النمذجة والتصور والتحليل مع حزم tidyverse الأخرى.
توفر هذه الحزم مرونة كبيرة لعلماء البيانات. يمكنهم الآن التنبؤ بالبيانات المستندة إلى الوقت بشكل أكثر كفاءة.
تقنيات التنبؤ الشائعة في R
يحتوي R على العديد من أساليب التنبؤ. وهي تتراوح من النماذج الخطية البسيطة إلى خوارزميات التعلم الآلي المعقدة. تتضمن بعض التقنيات الأكثر استخدامًا ما يلي: ARIMA (المتوسط المتحرك التلقائي الانحداري المتكامل) هي تقنية مستخدمة على نطاق واسع للتنبؤ بالسلاسل الزمنية. وهي تجمع بين ثلاثة مكونات – الانحدار التلقائي (AR)، والفرق (I)، والمتوسطات المتحركة (MA). يمكن لدالة auto.arima() الخاصة بحزمة التنبؤات أن تلائم أفضل نموذج ARIMA لبياناتك. التنعيم الأسي (ETS): ETS هي طريقة للتنبؤ بالسلاسل الزمنية. تعمل على تنعيم البيانات بمرور الوقت للعثور على الاتجاهات والموسمية. تُستخدَم الدالة ets() من حزمة التنبؤ لملاءمة نموذج التنعيم الأسي. يقسم تحليل STL السلسلة الزمنية إلى مكونات الاتجاه والموسمية والمكونات المتبقية. وهو يساعد على فهم بنية البيانات قبل استخدام نماذج التنبؤ. النبي: تم تطويره بواسطة فيسبوك. يتعامل مع بيانات السلاسل الزمنية ذات الطابع الموسمي القوي والبيانات المفقودة. وهو مفيد بشكل خاص عندما تكون هناك عوامل موسمية متعددة (يومية، أسبوعية، سنوية). الشبكات العصبية: نماذج LSTM شائعة في التنبؤ بالسلاسل الزمنية. وهي تنتمي إلى فئة من خوارزميات التعلم الآلي. ويمكنها التعامل مع العلاقات المعقدة وغير الخطية.
التصور وتفسير بيانات السلاسل الزمنية في R
التصور هو مفتاح فهم بيانات السلاسل الزمنية. فهو يساعد على اكتشاف الأنماط، مثل الاتجاهات والموسمية. يحتوي R على أدوات لتصور بيانات السلاسل الزمنية. يمكنها تحسين التفسير. الرسم البياني الأساسي في R: يمكن استخدام دالات الرسم البياني الأساسية في R، مثل الرسم البياني ()، لإنشاء مخططات بسيطة للسلاسل الزمنية. وهي مفيدة لتصور البيانات بسرعة وفحص الاتجاهات. ggplot2: حزمة قوية لتصور البيانات. تتيح لك إنشاء مخططات معقدة من خلال وضع طبقات من المكونات. باستخدام مقياس_x_التاريخ() و facet_wrap()، يمكن ل ggplot2 تصور بيانات السلاسل الزمنية بفترات وتجمعات مختلفة. المخططات التفاعلية: يحتوي R على مكتبات مثل dygraphs و plotly. تسمح للمستخدمين بتكبير نوافذ زمنية محددة. هذا يجعل من السهل استكشاف مجموعات البيانات الكبيرة.
تساعد التصورات في العثور على الرؤى الرئيسية. فهي تُظهر القيم المتطرفة والتغيرات الموسمية والتحولات المفاجئة في الاتجاهات.
الاتجاهات المستقبلية في تحليل السلاسل الزمنية باستخدام R في عام 2024
بينما نتطلع إلى عام 2024، من المرجح أن تشكل العديد من الاتجاهات مشهد تحليل السلاسل الزمنية في R: التعلّم الآلي الآلي (AutoML): ستعتمد المزيد من أدوات التنبؤ بالسلاسل الزمنية على AutoML. فهو يعمل على أتمتة اختيار النماذج وضبطها وتحسينها. يجب أن نتعامل مع مجموعات البيانات الكبيرة من بيانات إنترنت الأشياء وأجهزة الاستشعار المختومة زمنيًا. سيستمر التكامل مع أدوات البيانات الكبيرة مثل Spark و Hadoop من خلال R في النمو. التعلّم العميق: تكتسب الشبكات العصبية، مثل LSTM، قوة جذب. وهي تناسب البيانات المتسلسلة. تعمل حزم R مثل keras و tensorflow على تسهيل التعلم العميق لتحليل السلاسل الزمنية. التنبؤ في الوقت الحقيقي: سيكون هناك تركيز أكبر على التحليل والتنبؤ في الوقت الحقيقي. ويرجع ذلك إلى الحاجة إلى اتخاذ قرارات سريعة في مجالات التمويل وسلسلة التوريد والرعاية الصحية. ومع ازدياد تعقيد نماذج التعلم الآلي، نحتاج إلى نماذج قابلة للتفسير والتفسير. ستصبح الأدوات التي توفر رؤى حول كيفية إجراء التنبؤات أمرًا بالغ الأهمية.
كيف تحصل على شهادة علوم البيانات باستخدام R؟
نحن شركة تكنولوجيا تعليمية تقدم دورات تدريبية معتمدة لتسريع المسيرة المهنية للمهنيين العاملين في جميع أنحاء العالم. نحن نقدم التدريب من خلال ورش عمل في الفصول الدراسية بقيادة مدرب، ودورات تدريبية افتراضية مباشرة بقيادة مدرب، ودورات التعلم الإلكتروني ذاتية التعلم.
لقد أجرينا بنجاح دورات تدريبية في 108 دول في جميع أنحاء العالم ومكّنا الآلاف من المهنيين العاملين من تعزيز نطاق حياتهم المهنية.
تشمل محفظتنا التدريبية للمؤسسات دورات تدريبية معتمدة ومعترف بها عالمياً ومطلوبة في إدارة المشاريع، وإدارة الجودة، وتحليل الأعمال، وإدارة خدمات تكنولوجيا المعلومات، و”أجايل” و”سكروم”، والأمن السيبراني، وعلوم البيانات، والتقنيات الناشئة. قم بتنزيل كتالوج تدريب المؤسسات من https://cciedump.spoto.net/ar/
تشمل الدورات الشائعة ما يلي: إدارة المشاريع: PMP و CAPM و PMI RMP إدارة الجودة: الحزام الأسود لستة سيجما، الحزام الأخضر لستة سيجما اللينة، الإدارة اللينة، Minitab، تحليل الأعمال CMMI: CBAP، CCBA، CCBA، ECBA التدريب الرشيق: تدريب PMI-ACP، CSM، CSPO Scrum تدريب Scrum: CSM إدارة برامج DevOps: PgMP تكنولوجيا الحوسبة السحابية: الحوسبة السحابية Exin الحوسبة السحابية إدارة عملاء سيتريكس: إدارة الحوسبة السحابية: Citrix Cloud Administration
الشهادات العشر الأعلى أجراً التي يجب استهدافها في عام 2024 هي محترف أمن نظم المعلومات المعتمد (CISSP) مهندس الحلول المعتمد من AWS مهندس الحلول المعتمد من AWS مهندس الحلول المعتمد من Google مهندس السحابة المعتمد من Google مهندس السحابة المعتمد شهادة البيانات الكبيرة شهادة علوم البيانات شهادة معتمدة في مراقبة المخاطر ونظم المعلومات (CRISC) مدير أمن المعلومات المعتمد (CISM) شهادة محترف إدارة المشاريع (PMP) ® شهادة مختص إدارة المشاريع (PMP) شهادة مخترق أخلاقي معتمد (CEH) شهادة خبير سكروم معتمد (CSM)
الخاتمة
في الختام، يظل R أداة قوية لإجراء تحليل السلاسل الزمنية والتنبؤ. إن حزمها العديدة ومجتمعها القوي يجعلها الخيار الأفضل لعلماء البيانات. في عام 2024، سيزداد استخدام التنبؤ بالسلاسل الزمنية في التنبؤ بالسلاسل الزمنية باستخدام التعلم الآلي والـ DL والبيانات الضخمة. ومع تحسن الأدوات والحزم، سيحتل R الصدارة في تحليل السلاسل الزمنية. وسوف يساعد الشركات والباحثين في العثور على الرؤى والتنبؤ بالاتجاهات. يجب أن نتبنى هذه التطورات للبقاء في الصدارة في علم البيانات. إنه مجال سريع التطور.
اتصل بنا :