1. Zaman Serisi Analizinin Temelleri
Zaman serisi analizi, verinin zamanla nasıl değiştiğini inceleyen bir analiz türüdür. Verilerin düzenli aralıklarla toplandığı bir yapı içinde, geçmiş verilerden geleceğe yönelik tahminler yapılabilir. Bu tür analiz, genellikle finans, hava durumu, satış tahminleri ve daha birçok alanda kullanılır. Zaman serisi verisi, zaman faktörünü göz önünde bulundurarak, her bir gözlemin bir zaman diliminde alındığı verilerden oluşur.
Zaman serisi analizi yapmak için temel adımlar:
1. Veriyi topla: Verilerin zaman damgaları ile birlikte düzenli bir şekilde toplanması gerekir.
2. Veriyi temizle: Eksik veriler, tutarsızlıklar ve aykırı değerler giderilmelidir.
3. Veriyi görselleştir: Pandas ve Matplotlib gibi araçlarla veriyi anlamak için görselleştirme yapabilirsiniz.
4. Modeli oluştur: ARIMA, SARIMA gibi modellerle tahminler yapabilirsiniz.
2. Python'da Zaman Serisi Veri Seti Nasıl Hazırlanır?
Python, veri analizi ve bilimsel hesaplamalar için en popüler dillerden biridir. Zaman serisi analizi için en çok kullanılan kütüphaneler arasında Pandas, NumPy ve Matplotlib yer alır.
Veri setinizi hazırlamak için Pandas'ı kullanabilirsiniz. Aşağıdaki adımları takip ederek bir zaman serisi veri seti hazırlayabilirsiniz:
import pandas as pd
# Veriyi yükleyin
data = pd.read_csv('veri.csv')
# Tarih kolonunu datetime formatına dönüştürün
data['tarih'] = pd.to_datetime(data['tarih'])
# Tarih kolonunu indeks olarak ayarlayın
data.set_index('tarih', inplace=True)
# Veriyi kontrol edin
print(data.head())
Bu adımlar, verinizin zaman serisi olarak düzenlenmesini sağlar. Şimdi verinizin zaman içindeki değişimini görselleştirmek için Matplotlib kullanacağız.
3. Pandas ve Matplotlib Kullanarak Zaman Serisi Görselleştirmeleri
Zaman serisi analizinin en önemli adımlarından biri de veriyi görselleştirmektir. Python’daki Pandas ve Matplotlib kütüphaneleri ile zaman serisi verinizi kolayca görselleştirebilirsiniz. Görselleştirme, verinin trendlerini, mevsimselliklerini ve değişimlerini anlamanıza yardımcı olur.
İşte basit bir zaman serisi görselleştirmesi örneği:
import matplotlib.pyplot as plt
# Zaman serisini çizme
data['deger'].plot(figsize=(10,6))
plt.title('Zaman Serisi Görselleştirmesi')
plt.xlabel('Zaman')
plt.ylabel('Değer')
plt.show()
Bu grafik, verinizin zaman içindeki değişimini görmenizi sağlar. Bu adımda verinin sezonsal etkilerini veya olası trendleri fark edebilirsiniz.
4. Zaman Serisi Modelleri: ARIMA ve SARIMA
Zaman serisi verileri ile tahmin yaparken kullanabileceğiniz iki temel model ARIMA (AutoRegressive Integrated Moving Average) ve SARIMA (Seasonal ARIMA)'dır. Bu modeller, geçmiş verilere dayanarak gelecekteki değerleri tahmin etmeye çalışır.
ARIMA Modeli:
ARIMA modeli üç ana bileşenden oluşur:
- AR (AutoRegressive): Geçmiş verilerle ilişkiyi yakalar.
- I (Integrated): Verinin trendini kaldırmak için differencing işlemi yapar.
- MA (Moving Average): Hataları modelleyerek tahminler yapar.
from statsmodels.tsa.arima.model import ARIMA
# ARIMA modelini oluşturun
model = ARIMA(data['deger'], order=(5,1,0))
# Modeli eğitin
model_fit = model.fit()
# Gelecek tahminlerini yapın
forecast = model_fit.forecast(steps=10)
print(forecast)
SARIMA Modeli:
SARIMA modeli, ARIMA'nın sezonluk bileşenleri de hesaba katar. Bu model, özellikle verilerde mevsimsellik veya sezonluk döngüler olduğunda kullanışlıdır.
from statsmodels.tsa.statespace.sarimax import SARIMAX
# SARIMA modelini oluşturun
sarima_model = SARIMAX(data['deger'], order=(1,1,1), seasonal_order=(1,1,1,12))
# Modeli eğitin
sarima_model_fit = sarima_model.fit()
# Gelecek tahminlerini yapın
sarima_forecast = sarima_model_fit.forecast(steps=10)
print(sarima_forecast)
5. Makine Öğrenmesi Yöntemleriyle Zaman Serisi Tahminleri
Zaman serisi analizinde makine öğrenmesi yöntemleri de sıklıkla kullanılır. Özellikle doğrusal olmayan veri yapıları için makine öğrenmesi modelleri çok etkili olabilir. LSTM (Long Short-Term Memory) gibi derin öğrenme yöntemleri, zaman serisi tahminlerinde yüksek başarı gösteren modellerdendir.
Makine öğrenmesi tekniklerini kullanarak zaman serisi verisi üzerinde daha hassas tahminler yapabilirsiniz. Ancak bu tür modellerin eğitim süreci, geleneksel zaman serisi modellerine göre daha uzun olabilir.
6. Zaman Serisi Analizinde Karşılaşılan Yaygın Sorunlar ve Çözümleri
Zaman serisi analizi yaparken bazı yaygın sorunlarla karşılaşabilirsiniz. Bunlar arasında eksik veriler, trend ve mevsimsellik gibi faktörler yer alır. Ayrıca, verinin düzgün şekilde modellenmesi için bazı ön işleme adımlarını atlamamak gerekir.
- Eksik veriler: Eksik verileri doldurmak için ileriye dönük tahminler veya ortalama değerler kullanılabilir.
- Mevsimsellik: Eğer verinizde mevsimsellik varsa, SARIMA modelini tercih etmek faydalı olacaktır.
- Aykırı değerler: Aykırı değerleri tespit etmek ve bunları doğru şekilde işlemek analizinizin doğruluğunu artıracaktır.
Ayrıca, veriyi doğru bir şekilde analiz etmek için çeşitli testler ve doğrulama yöntemlerini kullanmayı unutmayın.
