Zaman Serisi Tahmini

Zaman serisi tahmini, gelecekteki olayları geçmiş verilere dayanarak öngörme sürecidir. ARIMA, SARIMA ve Prophet, bu tahmin için yaygın olarak kullanılan yöntemlerdir.

ARIMA (Otomatik Regresyon Entegre Hareketli Ortalama)

ARIMA, istasyonel zaman serileri üzerinde uygulanan bir modeldir. Temel bileşenleri şunlardır:

• AR (Otomatik Regresyon): Geçmiş değerlerin tahmini üzerindeki etkisi.
• I (Entegre): Verinin istasyonel hale getirilmesi için fark alma süreci.
• MA (Hareketli Ortalama): Hata terimlerinin etkisinin dikkate alınması.

SARIMA (Mevsimsel ARIMA)

SARIMA, mevsimsel etkilerin de dikkate alındığı bir ARIMA modelidir. Ekstra bileşenleri içerir:

• Mevsimsel AR ve MA bileşenleri.
• Mevsimsel differansiyasyon.

Prophet

Prophet, Facebook tarafından geliştirilmiş bir zaman serisi tahmin aracıdır. Temel özellikleri:

• Kullanıcı dostu arayüz.
• Mevsimsel etkilerin kolayca modellenmesi.
• Eksik verilerle başa çıkabilme yeteneği.

Bu yöntemler, farklı veri yapıları ve ihtiyaçlara göre seçilebilir. Her biri, belirli durumlar için uygun avantajlara sahiptir.