Zaman serisi tahmini, geçmiş verilere dayanarak gelecekteki olayları tahmin etmeye yönelik bir yöntemdir. Bir zaman serisi veri kümesindeki veri noktalarının analiz edilmesini ve geleceğe ilişkin tahminlerde bulunulmasını içerir. Zaman serisi tahmini genellikle işletme, ekonomi ve finansal analizde kullanılır.
Zaman serisi tahmini, verilerdeki eğilimleri, mevsimselliği ve anormallikleri tanımlamak için kullanılır. Trend analizi, verilerin genel yönünü inceler ve gelecekteki değişiklikleri tahmin etmek için kullanılır. Mevsimsellik analizi, haftalık satışlar veya aylık sıcaklık verileri gibi düzenli aralıklarla ortaya çıkan verilerdeki kalıpları arar. Anormallik tespiti, verilerdeki anormal veya beklenmeyen kalıpları arar.
Zaman serisi tahmini, çeşitli matematiksel ve istatistiksel yöntemler kullanılarak gerçekleştirilebilir. Yaygın yöntemler arasında otoregresif entegre hareketli ortalama (ARIMA) modelleri, doğrusal regresyon ve yapay sinir ağları (YSA) yer alır.
ARIMA modelleri zaman serisi tahmini için en popüler yöntemlerden biridir. Bir zaman serisinin trend, mevsimsellik ve gürültü gibi bileşenlerini tanımlamak ve ölçmek için kullanılırlar. Model daha sonra gelecekteki değerleri tahmin etmek için kullanılabilir.
Veri noktaları birbirinden bağımsız olduğunda zaman serisi tahmini için doğrusal regresyon kullanılır. Doğrusal regresyon modeli, tek bir yordayıcı ile bir yanıt değişkeni arasındaki ilişkiyi tanımlamak ve modellemek için kullanılır.
YSA'lar, veri noktalarının birbirine bağımlı olduğu ve verilerin karmaşık ilişkilere ve kalıplara sahip olduğu durumlarda zaman serisi tahmini için kullanılır. YSA'lar, verilerdeki kalıpları ve eğilimleri tanımlamak için bağlantılı düğüm katmanlarını kullanır.
Zaman serisi tahmini, hisse senedi fiyatlarını, satışları, sıcaklık düzenlerini, enerji talebini ve çok daha fazlasını tahmin etmek ve analiz etmek için kullanılabilir. Kuruluşlara paha biçilmez bilgiler sağlayabilir ve bilinçli kararlar almalarına yardımcı olabilir.
