- นิยามของอนุกรมเวลาคือ ชุดข้อมูลที่เก็บรวบรวมในช่วงเวลาปกติเพื่อใช้ในการทำนายแนวโน้มในอนาคต
- การวิเคราะห์องค์ประกอบพื้นฐาน: แนวโน้ม ฤดูกาล วัฏจักร และสัญญาณรบกวนแบบสุ่ม
- การเปรียบเทียบวิธีการสร้างแบบจำลองต่างๆ ตั้งแต่วิธีคลาสสิกและวิธี ARIMA ไปจนถึงการเรียนรู้เชิงลึกและปัญญาประดิษฐ์
- นำไปประยุกต์ใช้ในทางปฏิบัติในภาคส่วนสำคัญ เช่น การดูแลสุขภาพ การเงิน พลังงาน และอีคอมเมิร์ซ
คุณอาจเคยสงสัยว่าบริษัทบางแห่งสามารถทำนายอนาคตหรือรู้ได้อย่างไรว่าช่วงเวลาใดความต้องการสินค้าจะพุ่งสูงสุด มันไม่ใช่เวทมนตร์หรือลูกแก้ววิเศษ แต่พวกเขาใช้การวิเคราะห์อนุกรมเวลาซึ่งเป็นเครื่องมือที่มีประสิทธิภาพในการทำความเข้าใจว่าข้อมูลเปลี่ยนแปลงไปอย่างไรเมื่อเวลาผ่านไป และคาดการณ์สิ่งที่จะเกิดขึ้นในอนาคต
โดยพื้นฐานแล้ว เรากำลังพูดถึงการรวบรวมข้อมูลที่ได้มาในช่วงเวลาปกติ เช่น ปริมาณน้ำฝนรายวัน หรือยอดขายรายเดือน สิ่งที่น่าสนใจคือ เราไม่ได้มองข้อมูลเหล่านั้นเป็นชิ้นส่วนที่แยกจากกัน แต่เราเข้าใจว่าอดีตส่งผลกระทบโดยตรงต่ออนาคตทำให้เราสามารถตรวจจับรูปแบบต่างๆ ที่อาจมองข้ามไปได้หากใช้การวิเคราะห์ข้อมูล แบบเดิม
แบบจำลองอนุกรมเวลา (Time Series Model) มีโครงสร้างอย่างไร?
เพื่อหลีกเลี่ยงความสับสน จำเป็นอย่างยิ่งที่จะต้องเข้าใจว่าอนุกรมเวลาสามารถแบ่งออกเป็นส่วนประกอบหลายส่วนได้ ตัวอย่างเช่น ในแบบจำลองแบบบวก เรากล่าวว่าค่า ณ ช่วงเวลาใดเวลาหนึ่งคือผลรวมของแนวโน้ม ฤดูกาล และความสุ่มหากพฤติกรรมมีความซับซ้อนมากขึ้น เราอาจต้องใช้แบบจำลองแบบคูณซึ่งองค์ประกอบเหล่านี้เสริมซึ่งกันและกัน
- แนวโน้ม: มันคือทิศทางโดยรวม มันบอกเราว่าสิ่งต่างๆ กำลังขึ้น ลง หรือจะทรงตัวในระยะยาว
- ฤดูกาล: สิ่งเหล่านี้คือรูปแบบที่เกิดขึ้นซ้ำๆ เป็นระยะ ตัวอย่างเช่น การขายผ้าพันคอได้มากขึ้นในฤดูหนาว หรือการใช้ไฟฟ้าที่เพิ่มขึ้นในระหว่างวัน
- ซิโคล: ต่างจากฤดูกาล วัฏจักรเป็นการเกิดขึ้นซ้ำๆ ที่ไม่มีช่วงเวลาที่แน่นอน และจะถูกวิเคราะห์จากมุมมองที่ครอบคลุมมากกว่า
- ความผันแปรแบบสุ่มหรือสัญญาณรบกวน: นั่นคือเหตุการณ์ที่คาดเดาไม่ได้ ข้อมูลที่ขัดแย้งกันหรือข้อผิดพลาด ซึ่งไม่ปฏิบัติตามกฎเกณฑ์ใด ๆ และทำให้การคาดการณ์เป็นเรื่องยาก
แนวทางการจำแนกประเภทและระเบียบวิธี
ขึ้นอยู่กับสิ่งที่เรากำลังมองหา เราสามารถเข้าถึงปัญหาได้จากมุมมองที่แตกต่างกัน การต้องการประมาณการอย่างรวดเร็วไม่เหมือนกับการสร้างระบบทำนายที่แม่นยำสูงโดยอาศัยปัญญาประดิษฐ์และการให้เหตุผลเชิงลึกของ AI
แบบจำลองคลาสสิกและแบบจำลองที่ไม่ใช้พารามิเตอร์
ในที่นี้เราจะพบเครื่องมือต่างๆ เช่น ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ ซึ่งใช้ในการประเมินความผันผวนระยะสั้นโดยการคำนวณค่าเฉลี่ยของช่วงเวลาที่กำหนด นอกจากนี้ยังมีวิธีการปรับเรียบตามเวลา ซึ่งให้น้ำหนักกับข้อมูลล่าสุดมากกว่าเพื่อสะท้อนแนวโน้มในทันทีได้ดียิ่งขึ้น วิธีการเหล่านี้มักเป็นวิธีการที่ไม่ใช้พารามิเตอร์ เนื่องจากมุ่งเน้นไปที่การประมาณแนวโน้มโดยไม่สมมติว่ากระบวนการมีโครงสร้างที่ตายตัว
แบบจำลองอัตถารีเกรสซีฟแบบบูรณาการ (ARIMA)
เมื่อสถานการณ์ซับซ้อนมากขึ้น โมเดล ARIMA จะเข้ามามีบทบาท โมเดลนี้เป็นการผสมผสานระหว่างการถดถอยอัตโนมัติ การหาผลต่าง และค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ เป็นวิธีการที่มีประสิทธิภาพมากกว่าในการจัดการกับข้อมูลที่ซับซ้อนและอนุกรมเวลาที่ไม่คงที่ ช่วยให้สามารถแปลงข้อมูลจนกว่าจะมีความเสถียรและคาดการณ์ได้
การเรียนรู้เชิงลึกและโครงข่ายประสาทเทียม
ด้วยความเฟื่องฟูของ AI ในปัจจุบัน เราจึงใช้โครงข่ายประสาทเทียมแบบวนซ้ำ (Recurrent Neural Networks: RNN) และ แบบจำลอง หน่วยความจำระยะสั้นระยะยาว (Long-Term Short-Term Memory: LTSM)เครื่องจักรเหล่านี้สามารถประมวลผลข้อมูลจำนวนมหาศาลและเข้าใจวิธีการที่โครงข่ายประสาทเทียมเรียนรู้ที่จะรับรู้รูปแบบที่ซับซ้อนอย่างเหลือเชื่อ ซึ่งแบบจำลองแบบดั้งเดิมไม่สามารถทำได้ แม้ว่าแน่นอนว่าพวกมันต้องการพลังการประมวลผลที่มากกว่ามากก็ตาม
การจำแนกประเภททางเทคนิคขั้นสูง
เพื่อให้เข้าใจในเชิงเทคนิคมากขึ้น เอกสารเฉพาะทางได้แบ่งเทคนิคเหล่านี้ออกเป็นหลายกลุ่ม กลุ่มแรกคือ วิธีการ ในโดเมนความถี่ (เช่น การวิเคราะห์เวฟเล็ต) และกลุ่ม ที่สองคือวิธีการ ในโดเมนเวลา (เช่น การหาความสัมพันธ์ร่วม) นอกจากนี้ยังมีการแบ่งแยกความแตกต่างระหว่างวิธีการแบบพาราเมตริก ซึ่งใช้พารามิเตอร์เพียงไม่กี่ตัวในการอธิบายโครงสร้างของกระบวนการ และวิธีการแบบไม่ใช้พาราเมตริก ซึ่งไม่สมมติโครงสร้างใดๆ มาก่อน
นอกจากนี้ เรายังสามารถพูดคุยเกี่ยวกับแบบจำลองเชิงเส้นหรือแบบไม่เชิงเส้น และไม่ว่าจะเป็นแบบจำลองตัวแปรเดียวหรือหลายตัวแปร ขึ้นอยู่กับจำนวนตัวแปรที่เราวิเคราะห์พร้อมกัน ในสถานการณ์วิกฤต เช่น การระบาดของโควิด-19 วิธีการที่แข็งแกร่งซึ่งอิงตามอนุกรมเวลา ได้พิสูจน์แล้วว่า บางครั้งดีกว่าแบบจำลองเฉพาะ (เช่น แบบจำลอง SIR) เนื่องจากช่วยให้สามารถปรับปรุงสมมติฐานได้ทันทีด้วยข้อมูลใหม่
การประยุกต์ใช้ในโลกแห่งความเป็นจริงในสถานที่ทำงาน
การสร้างแบบจำลองนี้ไม่ใช่แค่ทฤษฎีทางคณิตศาสตร์เท่านั้น แต่ถูกนำไปประยุกต์ใช้ในภาคส่วนต่างๆ ที่เกี่ยวข้องกับเงินหลายล้านยูโรและช่วยชีวิตผู้คน ในภาคการดูแลสุขภาพช่วยในการคาดการณ์การระบาดและจัดการทรัพยากรของโรงพยาบาลก่อนเกิดวิกฤต ในโลกของการเงินและการซื้อขายเป็นเครื่องมือสำคัญในการคาดการณ์ราคาหุ้นหรือการเคลื่อนไหวของสกุลเงินดิจิทัล
ในภาคพลังงาน การหลีกเลี่ยงการสิ้นเปลืองทรัพยากรโดยการคำนวณความต้องการพลังงานในฤดูหนาวโดยใช้ข้อมูลจากปีก่อนๆ เป็นสิ่งสำคัญ ในขณะเดียวกัน อีคอมเมิร์ซและการตลาดใช้ข้อมูลนี้เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพการจัดการสินค้าคงคลังและออกแบบแคมเปญโฆษณาที่เข้าถึงผู้ใช้ได้อย่างแม่นยำในเวลาที่พวกเขามีความตั้งใจจะซื้อ ซึ่งจะช่วยปรับปรุงประสบการณ์และความภักดีของลูกค้า
ความสามารถในการแปลงข้อมูลในอดีตให้เป็นแผนงานช่วยให้องค์กรทุกขนาด ตั้งแต่ร้านค้าออนไลน์ขนาดเล็กไปจนถึงหน่วยงานภาครัฐ สามารถลดความเสี่ยงและเพิ่มประสิทธิภาพในการวางแผนทรัพยากรบุคคลและวัสดุ โดยเปลี่ยนความไม่แน่นอนในอนาคตให้เป็นกลยุทธ์ที่อิงตามหลักฐานทางสถิติและการคำนวณ
