На что влияют характеристики временных рядов?

[axisrow]

Я анализирую рекламные кампании, и хочу исследовать временные ряды. Какие они бывают, в чем их сходства и различия? Для этого можно использовать различные характеристики. Я думаю начать со стандартного отклонения (потому что с трендом, сезонностью, модой и медианой мне вроде как уже кое-что понятно). Чтобы мне не изобретать велосипед, какую литературу можно почитать об этом? (особенно применительно к рекламным данным).

Вот в качестве шпоргалки, вот характеристики которые мне более менее известны:
1. **Тренд**: Долгосрочное направление движения данных, например, рост или снижение.
2. **Сезонность**: Периодические колебания, которые повторяются через регулярные интервалы времени, например, ежедневно, еженедельно, ежемесячно.
3. **Цикличность**: Вариации, не связанные с сезонностью, которые могут происходить из-за экономических или других факторов.
4. **Уровень (Level)**: Среднее значение временного ряда.
5. **Шум (Noise)**: Случайные или нерегулярные колебания, не объяснимые трендами, сезонностью или циклами.
6. **Прерывистость (Intermittency)**: Наличие периодов с очень низкой активностью или отсутствием данных.
7. **Выбросы (Outliers)**: Это необычно большие или маленькие значения в данных, которые могут указывать на аномалию или ошибку измерения.
8. **Мода (Mode)**: Наиболее часто встречающееся значение в ряде данных.
9. **Медиана (Median)**: Значение, которое делит упорядоченный набор данных на две равные части, то есть половина значений меньше медианы, а половина — больше.
10. **Вариабельность (Volatility)**: Изменчивость временного ряда во времени.
10.1 **Среднее отклонение (Mean Deviation)**: Средняя абсолютная разница между каждым значением в ряду и средним значением всего ряда. Оно показывает, насколько в среднем значения отклоняются от среднего значения.
10.2 **Стандартное отклонение (Standard Deviation)**: Корень квадратный из среднего квадратов разностей каждого значения от среднего. Это показатель разброса значений относительно их среднего.
10.3 **Среднеквадратическое отклонение (Root Mean Square Deviation, RMSD)**: Подобно стандартному отклонению, но чаще используется в контексте различий между значениями, предсказанными моделью, и наблюдаемыми значениями. RMSD является квадратным корнем из среднего квадратов этих разностей.

Возможно, что применительно к данным рекламы я какие-то характеристики забыл упомянуть.

[JuliaS]

Ну вам в принципе можно поизучать мат. статистику или мат. анализ. Поискать там интересные и прикладные для вас понятия. Тот же тренд можно применить к любой сфере и любому кейсу. Тренд продаж, тренд заявок, тренд заболеваемости. В общем, что угодно. Поищите какие-нибудь пособия для чайников (чтобы было простым языком), отберите что-то для своей сферы и это почитайте.

[axisrow]

Я в университете Мат.стат изучал - ничего не понял

[JuliaS]

Аналогично) В универе никто не понимает))) Это надо смотреть на простых ситуациях или в бою. Я как раз готовлю серию видео и постов про самые популярные функции. На конкретных примерах. Надеюсь, это поможет.

А пока можно погуглить, как вариант. Какие-то пособия именно с простыми разъяснениями.

[Andrew]

Да, я тоже никогда не понимал эту фигню)) А сейчас приходится осваивать. И в жизни это куда интереснее и понятнее оказалось. Но не все!