Time Series Analysis

Time series analysis is studying data points collected over time to identify trends, seasonality, and patterns for forecasting and decision-making

we use it in data analysis for 4 points :

• Understand trends (e.g., sales growth).
• Detect seasonality (e.g., holiday sales spikes).
• Predict future values (e.g., stock prices).
• Spot anomalies (e.g., fraud detection).

in Python we can use it in these ways:

• Load and visualize data (using Pandas and Matplotlib).
• Preprocess: Handle missing data, resample, make stationary.
• Decompose: Identify trend, seasonality, residuals (Statsmodels).
• Model: Use ARIMA, SARIMA, or ML models (e.g., Scikit-learn).
• Forecast and validate: Predict future points and evaluate performance.
• Key tools: Pandas, Statsmodels, Scikit-learn, Prophet, ARIMA.

تحليل السلاسل الزمنية في بايثون هو دراسة البيانات التي تم تسجيلها على فترات زمنية متتالية لاكتشاف الأنماط، الاتجاهات، والتقلبات، بهدف التنبؤ بالقيم المستقبلية أو فهم العلاقات الزمنية ويستخدم في تحليل البيانات لفهم الاتجاهات (Trends) والموسمية (Seasonality) وتوقع البيانات المستقبلية مثل المبيعات أو الأسعار بالإضافة إلى كشف الشذوذ وتحسين اتخاذ القرارات بناء على البيانات الزمنية بحيث يتم استخدام مكتبات مثل pandas لمعالجة البيانات، وmatplotlib للتصور، وstatsmodels أو prophet لبناء النماذج الإحصائية والتنبؤية.

و لغة بايثون تسهّل هذا التحليل بفضل أدواتها القوية والمرنة لمعالجة وتحليل السلاسل الزمنية بدقة وفعالية يمكن مراجعة هذه المقالة لمزيد من التفاصيل حول الموضوع: