Dữ liệu chuỗi thời gian là một dạng dữ liệu phổ biến trong kinh doanh và được sử dụng nhiều trong việc phân tích giao dịch, số liệu bán hàng, hành vi của khách hàng,... Phân tích dữ liệu chuỗi thời gian giúp doanh nghiệp nhìn thấy xu hướng đang diễn ra, tìm hiểu nguyên nhân đằng sau những xu hướng đó, từ đó đưa ra quyết định nhằm tối ưu hóa hoạt động.
Trong bài viết này, chúng ta sẽ cùng tìm hiểu về dữ liệu chuỗi thời gian, các yếu tố cần lưu ý khi phân tích và một số kỹ thuật bạn có thể áp dụng để phân tích dữ liệu chuỗi thời gian.
1. Dữ liệu chuỗi thời gian (Time Series data) là gì?
Dữ liệu chuỗi thời gian là một tập hợp các điểm dữ liệu được thu thập theo các khoảng thời gian (ngày, tháng, năm,...), cho phép theo dõi sự thay đổi của một yếu tố nào đó theo thời gian. Dữ liệu chuỗi thời gian được ứng dụng phổ biến không chỉ trong đời sống hàng ngày (theo dõi lượng mưa, nhiệt độ, thị trường chứng khoán,...) mà còn trong doanh nghiệp (theo dõi số lượng sản phẩm được bán theo từng tháng, số lượng người dùng truy cập vào website theo ngày,...).
Ví dụ: Sử dụng time series data để theo dõi số lượng users truy cập vào website trong 2 tháng.
Việc phân tích dữ liệu chuỗi thời gian (Time Series Analysis) sẽ giúp bạn:
- Hiểu đặc điểm của tệp dữ liệu, sự thay đổi của tệp dữ liệu theo thời gian.
- Xác định được những yếu tố ảnh hưởng đến các biến tại các thời điểm khác nhau.
- Hỗ trợ đưa ra dự đoán giá trị tương lai của các biến trong chuỗi thời gian dựa vào xu hướng của dữ liệu trong quá khứ.
2. Các yếu tố cần lưu ý khi phân tích dữ liệu chuỗi thời gian
Có 4 yếu tố quan trọng bạn cần lưu ý khi phân tích dữ liệu chuỗi thời gian, việc nắm vững những "thành phần" này sẽ giúp bạn hiểu rõ hơn về đặc điểm và sự thay đổi của tệp dữ liệu, từ đó đưa ra những dự đoán chính xác hơn.
2.1. Trend (Xu hướng):
Xu hướng trong dữ liệu chuỗi thời gian đề cập đến sự chuyển động lên hoặc xuống của dữ liệu trong một khoảng thời gian dài. Bạn có thể xác định xu hướng chung dựa vào độ dốc của dữ liệu trên biểu đồ. Một số xu hướng phổ biến khi phân tích Time Series data bao gồm: Upward Trend, Downward Trend, Horizontal Trend, Damped Trend, Non-linear Trend.
2.2. Seasonality (Tính mùa vụ):
Tính mùa vụ trong dữ liệu chuỗi thời gian đề cập đến những biến động tăng hoặc giảm lặp đi lặp lại một cách đều đặn của dữ liệu trong một khoảng thời gian. Một số tính mùa vụ phổ biến khi phân tích Time Series data bao gồm: Weekly Seasonality, Monthly Seasonality, Annual Seasonality, Holiday Seasonality.
2.3. Cyclicity (Tính chu kỳ):
Tính chu kỳ trong dữ liệu chuỗi thời gian đề cập đến những biến động lên xuống lặp lại, hoặc những thay đổi định kỳ, có thể kéo dài trong nhiều năm và chuyển từ giai đoạn này qua giai đoạn khác.
2.4. Irregularity (Sự bất thường):
Sự bất thường trong dữ liệu chuỗi thời gian đề cập đến những sự thay đổi bất thường của dữ liệu, xảy ra một cách ngẫu nhiên, không thể giải thích và không dự đoán được trước. Sự bất thường này có thể do sai sót trong đo lường dữ liệu hoặc những sự kiện bất ngờ diễn ra.
3. Phân tích dữ liệu chuỗi thời gian với phương pháp Moving Average
Moving averages (MA), hay còn gọi là đường trung bình trượt, là một phương pháp thống kê được sử dụng để phân tích và dự đoán các điểm dữ liệu bằng cách xem xét trung bình của các điểm dữ liệu trong quá khứ. Mục tiêu chính của phương pháp này là để xác định xu hướng và mô hình trong dãy thời gian bằng cách "làm mịn", loại bỏ bớt những biến động ngắn hạn hoặc nhiễu.
Để giúp bạn hiểu rõ hơn về phương pháp này, dưới đây là một ví dụ: Cho số liệu bán hàng của một doanh nghiệp từ 2000 đến 2009, Moving averages của doanh thu mỗi 3 năm sẽ được tính bằng trung bình cộng của 3 năm gần nhất trở về trước.
MA (2002) = (Doanh thu 2000 + Doanh thu 2001 + Doanh thu 2002) / 3 = (4 + 7 + 4) / 3 = 5
Khi đó, đường trung bình động sẽ được biểu diễn như hình dưới đây:
Ví dụ trên sử dụng phương pháp Simple moving average (SMA) để tính toán. Ngoài SMA, bạn cũng có thể tìm hiểu thêm về các biến thể khác của Moving Average như Cumulative Moving Average (CMA), Exponential moving average (EMA).
Ưu điểm của phương pháp Moving Average là cách tính toán đơn giản, dễ hiểu, và giúp loại bỏ bớt những giá trị gây nhiễu, từ đó bạn có thể dễ dàng hiểu được xu hướng của dữ liệu thông qua việc phân tích các yếu tố như xu hướng, tính mùa vụ, tính chu kỳ,... Tuy nhiên, phương pháp này có nhược điểm là chỉ dựa vào dữ liệu trong quá khứ mà không tính đến những dữ kiện tương lai. Vì vậy, để đảm bảo dự đoán chính xác hơn, bạn nên kết hợp với nhiều phương pháp dự đoán khác.
4. Một số phương pháp khác để phân tích dữ liệu chuỗi thời gian
4.1. Auto-Regressive (AR)
Auto-Regressive (AR) là một phương pháp dùng để dự báo giá trị tương lai dựa trên mối tương quan giữa các giá trị trong một chuỗi thời gian nhất định với các giá trị trong quá khứ.
4.2. ARIMA (AutoRegressive Integrated Moving Average)
ARIMA là mô hình dựa trên giả thuyết chuỗi dừng và phương sai sai số không đổi, sử dụng những dữ liệu trong quá khứ bao gồm chuỗi tự hồi quy Auto-Regression và chuỗi trung bình trượt Moving average của chuỗi được dự báo để dự báo chính chuỗi đó.
Ngoài ra, còn có nhiều mô hình khác như SARIMA, ARIMAX, GARCH để phân tích và dự đoán dữ liệu chuỗi thời gian.
5. Một số công cụ hỗ trợ phân tích dữ liệu thời gian
Hiện nay, cả Python và R đều có những thư viện hỗ trợ xây dựng các mô hình để xử lý dữ liệu chuỗi thời gian.
Python
Với Python, dưới đây là 3 thư viện phổ biến có thể sử dụng để phân tích chuỗi thời gian:
- Pandas: Cung cấp nhiều chức năng để xử lý và trực quan hóa dữ liệu chuỗi thời gian.
- NumPy: Cung cấp cấu trúc và hàm dữ liệu để xử lý các mảng và ma trận lớn.
- statsmodels: Cung cấp các mô hình thống kê để phân tích và dự đoán dữ liệu chuỗi thời gian.
R
Dưới đây là 3 thư viện thường được sử dụng trong R để phân tích chuỗi thời gian:
- forecast: Được phát triển riêng để đưa ra dự báo cho dữ liệu chuỗi thời gian.
- tseries: Cung cấp các công cụ để phân tích và xử lý dữ liệu chuỗi thời gian.
- zoo: Tập trung vào việc quản lý và phân tích dữ liệu chuỗi thời gian có khoảng cách đều.
6. Hạn chế của Time series Analysis
Một trong những nhược điểm chính của Time series Analysis là kỹ thuật này chỉ hữu ích khi phân tích dữ liệu được thu thập theo thời gian và yêu cầu khoảng cách đều đặn giữa các điểm dữ liệu. Do đó, những dữ liệu không phụ thuộc vào thời gian và dữ liệu có khoảng cách không đều sẽ không phù hợp để sử dụng phương pháp này.
Ngoài ra, khi làm việc với dữ liệu thời gian, bạn cần xử lý các giá trị ngoại lai và nhiễu. Việc làm sạch và chuẩn hóa dữ liệu sẽ tốn thời gian và đòi hỏi nhiều kỹ năng để xử lý.
Hi vọng thông qua bài viết này, bạn đã hiểu về dữ liệu chuỗi thời gian, các phương pháp phân tích và ứng dụng của nó. Nếu bạn muốn tìm hiểu thêm về cách sử dụng dữ liệu để tìm kiếm thông tin quý giá và ra những quyết định kinh doanh chiến lược, hãy tham gia khóa học Data Analysis của Tomorrow Marketes.
Tham khảo và đăng ký tư vấn khóa học Data Analysis ngay tại đây.
