R - Анализ временных рядов: руковод для начинающих

Здравствуйте, будущие мастера данных! Я рад пригласить вас на увлекательное путешествие в мир анализа временных рядов с использованием R. Как кто-то, кто преподавал информатику уже много лет (давайте просто скажем, что я помню времена, когда диски действительно были гибкими), я видел countless студентов, которые transformed от абсолютных новичков до уверенных аналитиков. Так что не беспокойтесь, если вы новички в программировании - мы начнем с самых основ и будем продвигаться вместе.

Что такое анализ временных рядов?

Прежде чем погружаться в R-код, давайте поговорим о том, что такое анализ временных рядов на самом деле. Представьте, что вы отслеживаете количество проданных в вашем местном магазине мороженого каждый день в течение года. Это временной ряд! Это простоsequence данных, измеренных с течением времени. Анализ временных рядов помогает нам понять Patterns, тренды и делать прогнозы на основе этой исторической информации.

Теперь давайте脏 our hands с некоторым R-кодом!

Начало работы с R

Во-первых, мы должны установить R и RStudio. Представьте R как двигатель, а RStudio как модный щит, который делает вождение проще. Once вы установили оба, откройте RStudio и давайте начнем!

# Это комментарий в R. Он не влияет на код, но помогает нам людям понять, что происходит!

# Давайте создадим простой временной ряд
sales <- c(100, 120, 140, 160, 180)
dates <- as.Date(c("2023-01-01", "2023-01-02", "2023-01-03", "2023-01-04", "2023-01-05"))

# Теперь давайте объединим их в объект временного ряда
ts_data <- ts(sales, start = c(2023, 1), frequency = 365)

# Давайте посмотрим, что мы создали
print(ts_data)

В этом примере мы создали очень простой временной ряд daily продажных данных. Функция c() используется для создания вектора (представьте его как список) значений. Затем мы используем функцию ts() для создания объекта временного ряда, указывая, когда он начинается и как часто мы измеряем (ежедневно, в данном случае).

Разные временные интервалы

Теперь давайте поговорим о разных временных интервалах. Данные временных рядов могут быть суточными, mensual, kwartalnymi или любыми другими интервалами, которые вы можете представить. R достаточно гибок, чтобы справиться со всеми ними. Давайте рассмотрим некоторые примеры:

# Mensual данные
monthly_data <- ts(1:24, start = c(2022, 1), frequency = 12)

# Kwartalные данные
quarterly_data <- ts(1:8, start = c(2022, 1), frequency = 4)

# Годовые данные
yearly_data <- ts(1:10, start = 2013)

# Давайте напечатаем их
print(monthly_data)
print(quarterly_data)
print(yearly_data)

В этих примерах мы создаем временные ряды с разными частотами. Для mensual данных мы используем frequency = 12 (12 месяцев в году), для kwartalных это frequency = 4 (4 kwartala в году), а для годовых данных частоту указывать не нужно.

Визуализация временных рядов

Говорят, что картинка стоит тысячи слов, и в анализе данных это не может быть более верным. Давайте визуализируем наш временной ряд:

# Сначала давайте создадим более интересный набор данных
set.seed(123)  # Это гарантирует, что у всех нас будут одни и те же "случайные" числа
sales <- 100 + cumsum(rnorm(100))  # Кумулятивная сумма случайных чисел
dates <- seq(as.Date("2023-01-01"), by = "day", length.out = 100)
ts_data <- ts(sales, start = c(2023, 1), frequency = 365)

# Теперь давайте нарисуем его
plot(ts_data, main = "Daily Sales", xlab = "Date", ylab = "Sales")

Этот код создает более реалистично выглядящий набор данных продаж с некоторой случайностью, затем строит его. Функция plot() - это быстрый и легкий способ визуализировать ваш временной ряд.

Множественные временные ряды

В реальном мире мы часто хотим анализировать несколько временных рядов вместе. Давайте создадим и визуализируем несколько series:

# Создадим два временных ряда
set.seed(123)
sales_A <- 100 + cumsum(rnorm(100))
sales_B <- 120 + cumsum(rnorm(100))

# Объединим их в множественный временной ряд
multi_ts <- ts(cbind(sales_A, sales_B), start = c(2023, 1), frequency = 365)

# Нарисуем оба ряда
plot(multi_ts, main = "Sales Comparison", xlab = "Date", ylab = "Sales", col = c("blue", "red"))
legend("topleft", legend = c("Product A", "Product B"), col = c("blue", "red"), lty = 1)

Здесь мы создали два ряда и объединили их с помощью cbind(). Затем мы нарисовали их вместе, используя разные цвета для различия между рядами.

Общие методы анализа временных рядов

Теперь, когда мы рассмотрели основы, давайте посмотрим на некоторые общие методы, используемые в анализе временных рядов. Вот таблица, резюмирующая эти методы:

Метод	Описание	Функция в R
Moving Average	Сглаживает кратковременные колебания	`ma()` из пакета `forecast`
Exponential Smoothing	Даёт больше веса последним observationам	`ets()` из пакета `forecast`
ARIMA	Автокорреляционный интегрированный скользящий средний	`arima()` или `auto.arima()`
Decomposition	Разбивает series на тренд, сезонные и остаточные компоненты	`decompose()` или `stl()`

Давайте попробуем один из этих методов - разложение:

# Разложим наш временной ряд
decomposed <- decompose(ts_data)

# Нарисуем разложение
plot(decomposed)

Это разложение разбивает наш временной ряд на три компонента: тренд, сезонный и случайный. Это отличной способ понятьhidden patterns в ваших данных.

Заключение

Поздравления! Вы только что сделали свои первые шаги в fascinierende мир анализа временных рядов с использованием R. Мы рассмотрели основы создания, визуализации и анализа временных рядов данных. Помните, что как при обучении любому новому навыку, практика делает perfect. Не бойтесь экспериментировать с разными наборами данных и методами.

За годы преподавания я discovered, что студенты, которые excel, это те, кто подходит к каждой задаче с любопытством и настойчивостью. Так что продолжайте исследовать, продолжайте задавать вопросы и, самое главное, продолжайте программировать!

Credits: Image by storyset

Предыдущий учебник:

R - Анализ ковариации

Следующий учебник:

R - Нелинейное наименьшее squares