Dưới đây là bản dịch sang tiếng Việt của đoạn văn bạn cung cấp:

# R - Phân tích chuỗi thời gian: Hướng dẫn cho người mới bắt đầu

Xin chào các pháp sư dữ liệu tương lai! Tôi rất vui mừng được dẫn bạn vào một hành trình thú vị qua thế giới Phân tích Chuỗi Thời gian bằng R. Là một ai đó đã dạy khoa học máy tính trong nhiều năm hơn tôi muốn thừa nhận (hãy nói rằng tôi nhớ khi các đĩa mềm thực sự柔软), tôi đã chứng kiến hàng trăm sinh viên chuyển đổi từ người mới bắt đầu hoàn toàn thành những nhà phân tích tự tin. Vậy nên, đừng lo lắng nếu bạn mới làm quen với lập trình - chúng ta sẽ bắt đầu từ những điều cơ bản nhất và cùng nhau tiến hóa.

## Phân tích Chuỗi Thời gian là gì?

Trước khi chúng ta nhảy vào mã R, hãy cùng thảo luận về Phân tích Chuỗi Thời gian thực sự là gì. Hãy tưởng tượng bạn đang theo dõi số lượng kem được bán tại cửa hàng địa phương của bạn mỗi ngày trong một năm. Đó là một chuỗi thời gian! Nó đơn giản là một序列 các điểm dữ liệu được đo lường theo thời gian. Phân tích Chuỗi Thời gian giúp chúng ta hiểu các mẫu, xu hướng và đưa ra dự đoán dựa trên dữ liệu lịch sử này.

Bây giờ, hãy cùng làm quen với một chút mã R!

## Bắt đầu với R

Trước hết, chúng ta cần cài đặt R và RStudio. Hãy nghĩ R như là động cơ và RStudio như là bảng điều khiển sang trọng giúp việc lái xe dễ dàng hơn. Khi bạn đã cài đặt cả hai, mở RStudio và hãy bắt đầu!

```R
# Đây là một bình luận trong R. Nó không ảnh hưởng đến mã, nhưng giúp chúng ta hiểu rõ hơn!

# Hãy tạo một chuỗi thời gian đơn giản
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"))

# Bây giờ, hãy kết hợp chúng thành một đối tượng chuỗi thời gian
ts_data <- ts(sales, start = c(2023, 1), frequency = 365)

# Hãy xem chúng ta đã tạo ra gì
print(ts_data)

Trong ví dụ này, chúng ta đã tạo ra một chuỗi thời gian rất đơn giản của dữ liệu doanh số hàng ngày. Hàm c() được sử dụng để tạo một véc-tor (hãy nghĩ của nó như một danh sách) của các giá trị. Sau đó, chúng ta sử dụng hàm ts() để tạo một đối tượng chuỗi thời gian, chỉ định khi nó bắt đầu và chúng ta đo lường bao lâu một lần (hàng ngày, trong trường hợp này).

Các Khoảng Thời Gian Khác Nhau

Bây giờ, hãy nói về các khoảng thời gian khác nhau. Dữ liệu chuỗi thời gian có thể là hàng ngày, hàng tháng, hàng quý hoặc bất kỳ khoảng thời gian nào bạn có thể tưởng tượng. R đủ linh hoạt để xử lý tất cả các loại này. Hãy xem xét một số ví dụ:

# Dữ liệu hàng tháng
monthly_data <- ts(1:24, start = c(2022, 1), frequency = 12)

# Dữ liệu hàng quý
quarterly_data <- ts(1:8, start = c(2022, 1), frequency = 4)

# Dữ liệu hàng năm
yearly_data <- ts(1:10, start = 2013)

# Hãy in chúng ra
print(monthly_data)
print(quarterly_data)
print(yearly_data)

Trong các ví dụ này, chúng ta đang tạo các chuỗi thời gian với các tần suất khác nhau. Đối với dữ liệu hàng tháng, chúng ta sử dụng frequency = 12 (12 tháng trong một năm), đối với dữ liệu hàng quý là frequency = 4 (4 quý trong một năm), và đối với dữ liệu hàng năm, chúng ta không cần phải chỉ định tần suất.

Tạo Ảnh cho Chuỗi Thời Gian

Người ta nói rằng một bức tranh值得一 ngàn lời, và trong phân tích dữ liệu, điều này không thể chính xác hơn. Hãy cùng tạo hình ảnh cho chuỗi thời gian của chúng ta:

# Trước hết, hãy tạo một bộ dữ liệu thú vị hơn
set.seed(123)  # Điều này đảm bảo rằng chúng ta đều nhận được cùng một "số ngẫu nhiên"
sales <- 100 + cumsum(rnorm(100))  # Tổng cumulate của các số ngẫu nhiên
dates <- seq(as.Date("2023-01-01"), by = "day", length.out = 100)
ts_data <- ts(sales, start = c(2023, 1), frequency = 365)

# Bây giờ, hãy vẽ nó
plot(ts_data, main = "Doanh số hàng ngày", xlab = "Ngày", ylab = "Doanh số")

Mã này tạo ra một bộ dữ liệu doanh số thực tế hơn với một chút ngẫu nhiên, sau đó vẽ nó. Hàm plot() là một cách nhanh chóng và dễ dàng để trực quan hóa chuỗi thời gian của bạn.

Nhiều Chuỗi Thời Gian

Trong thế giới thực tế, chúng ta thường muốn phân tích nhiều chuỗi thời gian cùng nhau. Hãy tạo và trực quan hóa nhiều chuỗi:

# Tạo hai chuỗi thời gian
set.seed(123)
sales_A <- 100 + cumsum(rnorm(100))
sales_B <- 120 + cumsum(rnorm(100))

# Kết hợp chúng thành một chuỗi thời gian nhiều
multi_ts <- ts(cbind(sales_A, sales_B), start = c(2023, 1), frequency = 365)

# Vẽ cả hai chuỗi
plot(multi_ts, main = "So sánh doanh số", xlab = "Ngày", ylab = "Doanh số", col = c("blue", "red"))
legend("topleft", legend = c("Sản phẩm A", "Sản phẩm B"), col = c("blue", "red"), lty = 1)

Ở đây, chúng ta đã tạo ra hai chuỗi và kết hợp chúng bằng cbind(). Sau đó, chúng ta vẽ chúng cùng nhau, sử dụng màu sắc khác nhau để phân biệt giữa các chuỗi.

Các Phương Pháp Phân tích Chuỗi Thời gian Thường Gặp

Bây giờ chúng ta đã bao gồm các nguyên tắc cơ bản, hãy xem xét một số phương pháp thường gặp trong Phân tích Chuỗi Thời gian. Dưới đây là bảng tóm tắt các phương pháp này:

Phương pháp	Mô tả	Hàm R
Trung bình di động	Làm mịn các dao động ngắn hạn	ma() từ gói forecast
Lissage指数	Đưa ra nhiều trọng số hơn cho các quan sát gần đây	ets() từ gói forecast
ARIMA	AUTOregressive Integrated Moving Average	arima() hoặc auto.arima()
Phân giải	Chia nhỏ chuỗi thành các thành phần xu hướng, mùa và ngẫu nhiên	decompose() hoặc stl()

Hãy thử một trong các phương pháp này - phân giải:

# Phân giải chuỗi thời gian của chúng ta
decomposed <- decompose(ts_data)

# Vẽ phân giải
plot(decomposed)

Phân giải này chia nhỏ chuỗi thời gian của chúng ta thành ba thành phần: xu hướng, mùa và ngẫu nhiên. Đây là một cách tuyệt vời để hiểu các mẫu cơ bản trong dữ liệu của bạn.

Kết luận

Chúc mừng! Bạn đã chính thức bước vào thế giới fascinante của Phân tích Chuỗi Thời gian bằng R. Chúng ta đã bao gồm các nguyên tắc cơ bản của việc tạo ra, trực quan hóa và phân tích dữ liệu chuỗi thời gian. Nhớ rằng, như với bất kỳ kỹ năng mới nào, thực hành là chìa khóa của sự hoàn hảo. Đừng ngại thử nghiệm với các bộ dữ liệu và phương pháp khác nhau.

Trong những năm dạy học của mình, tôi đã thấy rằng những sinh viên xuất sắc nhất là những người tiếp cận mỗi bài toán với sự tò mò và kiên nhẫn. Vậy nên, hãy tiếp tục khám phá, tiếp tục hỏi và quan trọng nhất, hãy tiếp tục lập mã!

Credits: Image by storyset