Die Zeitreihenanalyse wird in der Statistik als Methode verwendet, bei der Daten über einen bestimmten Zeitraum gesammelt werden, um aus diesen Muster, Trends und Vorhersagen zu identifizieren.
Methodisch können die Zeitreihenanalysen wie folgt eingeteilt werden:
Trendanalyse: Untersuchung der Veränderungen im Zeitverlauf, um langfristige Trends zu identifizieren.
Saisonale Analyse: Untersuchung wiederkehrender Muster in den Daten.
Zyklenanalyse: Untersuchung von wiederkehrenden Mustern, die länger als ein Jahr dauern können.
Zeitreihenanalyse mit exogenen Variablen: Untersuchung von Beziehungen zwischen der Zeitreihe und anderen Variablen, die nicht in der Zeitreihe enthalten sind.
Eine der häufigsten Anwendungen von Zeitreihenanalyse ist die Vorhersage von zukünftigen Ereignissen oder Trends.
Beispiel
Ein Online-Shop untersucht die Verkaufszahlen seiner Produkte über einen Zeitraum von meheren Jahren. Die Analyse kann zeigen, ob es saisonale Muster in den Verkäufen gibt, ob es einen langfristigen Trend gibt oder ob bestimmte Ereignisse wie Rabattaktionen einen Einfluss auf die Verkäufe haben.
Quellen:
Hyndman, R. J., & Athanasopoulos, G. (2018). Forecasting: Principles and practice (2nd ed.). OTexts.
Montgomery, D. C., Jennings, C. L., & Kulahci, M. (2015). Introduction to time series analysis and forecasting (2nd ed.). John Wiley & Sons.
Box, G. E. P., Jenkins, G. M., Reinsel, G. C., & Ljung, G. M. (2015). Time series analysis: Forecasting and control (5th ed.). John Wiley & Sons.