Die Zeitreihenanalyse ist eine statistische Methode, mit der die Entwicklung einer bestimmten Metrik oder eines Satzes von Metriken über einen vorgegebenen Zeitraum untersucht wird. Dabei handelt es sich um eine Art Analyse, die zur Untersuchung von Datentrends im Zeitverlauf für verschiedene Zwecke verwendet wird, beispielsweise zur Vorhersage zukünftiger Werte, zum Verstehen von Mustern und zum Erkennen von Anomalien. Es kann zur Modellierung komplexer Zusammenhänge in Daten sowie zur Erstellung von Vorhersagemodellen zur Vorhersage zukünftiger Werte verwendet werden.
Die Zeitreihenanalyse umfasst die Analyse historischer Datenpunkte, die konsistent über einen Zeitraum gemessen werden, um Trends, saisonale Effekte und andere Muster in den Daten zu identifizieren. Es kann auf jede Art von Daten angewendet werden, einschließlich Finanz-, Demografie- oder Wirtschaftsdaten, und kann verwendet werden, um verborgene Beziehungen und Korrelationen zwischen verschiedenen Datentypen zu finden.
Die Zeitreihenanalyse beginnt mit der Untersuchung des Trends und der Saisonalität der Daten mithilfe von Methoden wie Autokorrelation und Kreuzkorrelation. Sobald die Trends und saisonalen Effekte identifiziert wurden, können verschiedene andere Analysen verwendet werden, um die Muster in den Daten weiter zu untersuchen, z. B. Filterung, Zerlegung, Glättung und Prognose.
Die Zeitreihenanalyse wird häufig verwendet, um die zugrunde liegenden systematischen Faktoren abzuschätzen, die Daten beeinflussen, damit genauere Vorhersagen getroffen werden können. Es wird auch verwendet, um Datenmodelle zu verbessern, indem Muster erkannt und auf der Grundlage der Daten bessere Entscheidungen getroffen werden.
Die Zeitreihenanalyse ist ein wichtiger Bestandteil der Datenanalyse und wird von Unternehmen und anderen Organisationen auf vielfältige Weise eingesetzt. Beispielsweise lassen sich damit Verbraucherverhalten und Markttrends besser verstehen, die Kundenbindung verstehen, Aktienkurse vorhersagen sowie finanzielle Leistung und Risiken bewerten.
