Dalam dunia analisis data, kita seringkali berhadapan dengan data deret waktu yang kompleks. Bayangkan, data penjualan harian kedai kopi kegemaran anda selama setahun, atau perubahan harga saham syarikat teknologi terkemuka.
Data ini bukan sekadar nombor, ia adalah cerita yang menunggu untuk diuraikan. Sebelum kita menyelam lebih dalam untuk mencari corak tersembunyi dan membuat ramalan yang tepat, data mentah ini perlu “dibersihkan” dan disediakan.
Proses ini, dikenali sebagai pra-pemprosesan data, adalah langkah kritikal yang seringkali diabaikan, tetapi ia adalah asas kepada analisis yang berjaya.
Ia seperti menyediakan kanvas sebelum melukis – kanvas yang bersih dan rata akan menghasilkan lukisan yang lebih cantik. Saya sendiri pernah mencuba menganalisis data jualan sebuah kedai runcit tanpa melakukan pra-pemprosesan yang betul.
Keputusannya? Ramalan yang tidak masuk akal dan model yang tidak stabil! Pengalaman ini mengajar saya betapa pentingnya langkah ini.
Pra-pemprosesan data memastikan bahawa model kita berfungsi dengan data yang berkualiti, menghasilkan ramalan yang lebih tepat dan insight yang lebih bermakna.
Trend terkini menunjukkan kepentingan yang semakin meningkat dalam teknik pra-pemprosesan yang canggih, terutamanya dengan kemunculan AI dan pembelajaran mesin dalam analisis deret waktu.
Kita bercakap tentang kaedah seperti pengisian nilai yang hilang menggunakan algoritma pintar, penyeragaman data untuk mengelakkan bias dalam model, dan penguraian data untuk mendedahkan corak musiman yang tersembunyi.
Masa depan analisis deret waktu terletak pada keupayaan kita untuk menguasai teknik-teknik ini. Mari kita ketahui dengan lebih tepat!
Memahami Data Deret Waktu: Lebih Daripada Sekadar Nombor
Data deret waktu, pada pandangan pertama, mungkin kelihatan seperti senarai nombor yang membosankan. Tetapi percayalah, di sebalik angka-angka itu tersembunyi potensi yang besar untuk mendedahkan trend, membuat ramalan, dan memahami dinamik yang kompleks dalam pelbagai bidang. Saya teringat ketika saya mula-mula mempelajari analisis deret waktu, saya merasa agak terintimidasi dengan semua formula dan terminologi. Tetapi, setelah saya mula bereksperimen dengan data sebenar, saya mula melihat kuasa sebenar di sebaliknya. Data deret waktu boleh digunakan untuk meramalkan jualan produk baru, menganalisis prestasi pasaran saham, atau bahkan memahami perubahan iklim. Ia adalah alat yang sangat serba boleh yang boleh memberikan insight yang berharga dalam pelbagai industri. Bayangkan anda seorang peniaga runcit. Dengan menganalisis data jualan harian anda, anda boleh mengenal pasti corak pembelian pelanggan, seperti peningkatan jualan ais krim pada hari yang panas atau peningkatan permintaan untuk minuman ringan semasa musim perayaan. Insight ini boleh membantu anda mengoptimumkan inventori anda, merancang promosi yang lebih berkesan, dan akhirnya meningkatkan keuntungan anda. Atau, jika anda seorang pelabur, anda boleh menggunakan analisis deret waktu untuk meramalkan pergerakan harga saham dan membuat keputusan pelaburan yang lebih bijak. Kemungkinannya tidak terhad!
Kenapa Pra-Pemprosesan Data Sangat Penting?
Pra-pemprosesan data adalah seperti meletakkan asas yang kukuh sebelum membina sebuah bangunan. Tanpa asas yang kukuh, bangunan itu mungkin runtuh. Begitu juga, tanpa pra-pemprosesan data yang betul, analisis deret waktu anda mungkin menghasilkan keputusan yang tidak tepat dan mengelirukan. Saya pernah melihat sendiri bagaimana data yang kotor boleh merosakkan keseluruhan proses analisis. Saya cuba membina model ramalan jualan untuk sebuah syarikat e-dagang, tetapi data yang saya gunakan mengandungi banyak nilai yang hilang dan outlier. Akibatnya, model saya menghasilkan ramalan yang sangat tidak tepat, dan syarikat itu kehilangan peluang perniagaan yang penting. Pengalaman ini mengajar saya betapa pentingnya untuk membersihkan dan menyediakan data dengan teliti sebelum memulakan analisis. Pra-pemprosesan data melibatkan beberapa langkah penting, termasuk mengendalikan nilai yang hilang, mengesan dan membuang outlier, dan menormalkan data. Setiap langkah ini memainkan peranan penting dalam memastikan bahawa data anda berkualiti tinggi dan sesuai untuk analisis. Ingat, “garbage in, garbage out” – jika anda memasukkan data yang kotor ke dalam model anda, anda akan mendapat keputusan yang kotor juga.
Jenis-Jenis Data Deret Waktu yang Biasa
Data deret waktu hadir dalam pelbagai bentuk dan saiz. Memahami jenis data yang anda hadapi adalah penting untuk memilih teknik pra-pemprosesan yang sesuai. Secara amnya, data deret waktu boleh dikategorikan kepada beberapa jenis utama, termasuk data selang waktu tetap, data selang waktu tidak tetap, dan data diskret. Data selang waktu tetap dikumpulkan pada selang waktu yang tetap, seperti harian, mingguan, atau bulanan. Contohnya termasuk data jualan harian sebuah kedai, data suhu bulanan sebuah bandar, atau data harga saham harian. Data selang waktu tidak tetap dikumpulkan pada selang waktu yang tidak tetap, seperti data transaksi kewangan atau data log pelayan web. Data diskret hanya boleh mengambil nilai tertentu, seperti bilangan pelanggan yang memasuki kedai setiap jam atau bilangan panggilan telefon yang diterima oleh pusat panggilan setiap hari. Setiap jenis data memerlukan teknik pra-pemprosesan yang berbeza. Contohnya, untuk data selang waktu tidak tetap, anda mungkin perlu melakukan resampling untuk menjadikannya selang waktu tetap sebelum anda boleh melakukan analisis. Untuk data diskret, anda mungkin perlu menggunakan teknik pemulusan untuk mengurangkan kesan turun naik yang rawak. Memahami jenis data yang anda hadapi adalah langkah pertama yang penting dalam proses pra-pemprosesan.
Mengendalikan Nilai yang Hilang: Mengisi Kekosongan dengan Bijak
Nilai yang hilang adalah masalah biasa dalam data deret waktu. Bayangkan anda mengumpul data suhu harian, tetapi terdapat beberapa hari di mana sensor anda tidak berfungsi dan anda kehilangan data. Nilai yang hilang ini boleh mengganggu analisis anda dan menyebabkan keputusan yang tidak tepat. Nasib baik, terdapat beberapa teknik yang boleh anda gunakan untuk mengisi nilai yang hilang ini. Saya sendiri pernah menggunakan pelbagai teknik untuk mengendalikan nilai yang hilang, dan saya mendapati bahawa tidak ada satu penyelesaian yang sesuai untuk semua masalah. Teknik yang terbaik bergantung kepada sifat data anda dan punca nilai yang hilang. Jika nilai yang hilang adalah rawak, anda boleh menggunakan teknik interpolasi linear atau interpolasi kubik untuk mengisinya. Jika nilai yang hilang adalah sistematik, anda mungkin perlu menggunakan teknik yang lebih canggih, seperti imputasi nilai purata atau imputasi regresi. Penting untuk memilih teknik yang sesuai untuk data anda dan untuk menilai kesan teknik tersebut terhadap keputusan analisis anda.
Teknik Interpolasi: Mengisi Kekosongan dengan Anggaran
Interpolasi adalah teknik yang popular untuk mengisi nilai yang hilang dalam data deret waktu. Ia melibatkan menggunakan nilai yang diketahui di sekitar nilai yang hilang untuk menganggarkan nilai yang hilang. Terdapat beberapa jenis interpolasi yang boleh anda gunakan, termasuk interpolasi linear, interpolasi kubik, dan interpolasi spline. Interpolasi linear adalah teknik yang paling mudah dan menganggarkan nilai yang hilang dengan melukis garis lurus antara dua titik data yang berdekatan. Interpolasi kubik menggunakan fungsi kubik untuk menganggarkan nilai yang hilang dan menghasilkan lengkung yang lebih lancar daripada interpolasi linear. Interpolasi spline menggunakan fungsi spline untuk menganggarkan nilai yang hilang dan menghasilkan lengkung yang paling lancar daripada semua teknik interpolasi. Memilih teknik interpolasi yang betul bergantung kepada sifat data anda dan sejauh mana kelancaran yang anda inginkan dalam data anda yang telah diisi. Saya biasanya menggunakan interpolasi kubik untuk data yang memerlukan kelancaran yang tinggi, seperti data suhu atau data harga saham. Interpolasi linear adalah pilihan yang baik untuk data yang lebih bising atau data yang kurang sensitif terhadap kelancaran.
Imputasi Nilai Purata: Menggantikan Nilai yang Hilang dengan Purata
Imputasi nilai purata adalah teknik yang mudah untuk mengisi nilai yang hilang dengan menggantikan nilai yang hilang dengan purata nilai yang diketahui. Teknik ini mudah dilaksanakan dan boleh berguna untuk data yang tidak mempunyai trend atau musim yang jelas. Walau bagaimanapun, imputasi nilai purata boleh mengurangkan varians data dan boleh menyebabkan bias dalam analisis anda. Contohnya, jika anda mempunyai data jualan bulanan dan anda mempunyai nilai yang hilang untuk bulan Disember, anda boleh menggantikan nilai yang hilang itu dengan purata jualan untuk semua bulan Disember yang lain. Walaupun ini mungkin kelihatan seperti penyelesaian yang mudah, ia boleh mengurangkan varians data anda dan boleh menyebabkan anda meremehkan jualan sebenar untuk bulan Disember. Oleh itu, penting untuk menggunakan imputasi nilai purata dengan berhati-hati dan untuk mempertimbangkan kesan teknik tersebut terhadap keputusan analisis anda. Saya biasanya menggunakan imputasi nilai purata hanya sebagai langkah terakhir, apabila semua teknik lain telah gagal.
Mengesan dan Membuang Outlier: Membersihkan Data daripada Kebisingan
Outlier adalah titik data yang jauh berbeza daripada titik data yang lain dalam set data anda. Outlier boleh disebabkan oleh pelbagai faktor, termasuk ralat pengukuran, ralat kemasukan data, atau peristiwa yang tidak biasa. Outlier boleh mengganggu analisis anda dan menyebabkan keputusan yang tidak tepat. Oleh itu, penting untuk mengesan dan membuang outlier sebelum anda memulakan analisis. Terdapat beberapa teknik yang boleh anda gunakan untuk mengesan outlier, termasuk teknik visualisasi, teknik statistik, dan teknik pembelajaran mesin. Saya sendiri pernah menggunakan pelbagai teknik untuk mengesan outlier, dan saya mendapati bahawa teknik yang terbaik bergantung kepada sifat data anda dan punca outlier. Jika outlier adalah disebabkan oleh ralat pengukuran, anda boleh membuangnya dengan mudah. Jika outlier adalah disebabkan oleh peristiwa yang tidak biasa, anda mungkin perlu mengekalkannya dalam data anda, tetapi anda perlu berhati-hati untuk tidak membiarkannya mengganggu analisis anda.
Teknik Visualisasi: Mencari Titik yang Tidak Sesuai
Teknik visualisasi adalah cara yang mudah dan berkesan untuk mengesan outlier dalam data deret waktu. Dengan memplot data anda, anda boleh dengan mudah mengenal pasti titik data yang jauh berbeza daripada titik data yang lain. Beberapa jenis plot yang boleh anda gunakan untuk mengesan outlier termasuk plot garis, plot kotak, dan plot sebar. Plot garis adalah cara yang mudah untuk melihat trend dan musim dalam data anda dan untuk mengenal pasti titik data yang tidak sesuai dengan corak ini. Plot kotak adalah cara yang berguna untuk memaparkan taburan data anda dan untuk mengenal pasti outlier sebagai titik data yang berada di luar “whisker” plot kotak. Plot sebar boleh digunakan untuk mengesan outlier dalam data dua dimensi dengan memplot dua pembolehubah terhadap satu sama lain. Saya biasanya menggunakan plot garis dan plot kotak untuk mengesan outlier dalam data deret waktu. Plot garis membantu saya melihat trend dan musim, manakala plot kotak membantu saya mengenal pasti titik data yang berada di luar julat yang dijangkakan.
Teknik Statistik: Menggunakan Matematik untuk Mencari Anomali
Teknik statistik menyediakan pendekatan yang lebih formal untuk mengesan outlier dalam data deret waktu. Teknik-teknik ini menggunakan pelbagai metrik statistik untuk mengenal pasti titik data yang secara signifikan berbeza daripada nilai yang dijangkakan. Beberapa teknik statistik yang biasa digunakan untuk mengesan outlier termasuk skor Z, IQR (Interquartile Range), dan ujian Grubbs. Skor Z mengukur bilangan sisihan piawai titik data dari purata. Titik data dengan skor Z yang tinggi (biasanya lebih daripada 3 atau kurang daripada -3) dianggap sebagai outlier. IQR mengukur julat antara kuartil pertama (Q1) dan kuartil ketiga (Q3) data. Outlier dikenal pasti sebagai titik data yang berada di bawah Q1 – 1.5 * IQR atau di atas Q3 + 1.5 * IQR. Ujian Grubbs digunakan untuk mengesan satu outlier dalam set data yang diedarkan secara normal. Saya biasanya menggunakan skor Z dan IQR untuk mengesan outlier dalam data deret waktu. Skor Z mudah dikira dan difahami, manakala IQR lebih tahan terhadap outlier dan boleh digunakan untuk data yang tidak diedarkan secara normal.
Penyeragaman Data: Memastikan Semua Pembolehubah Bermain Adil
Penyeragaman data adalah proses mengubah skala data anda supaya semua pembolehubah mempunyai julat yang serupa. Ini penting kerana beberapa algoritma pembelajaran mesin sensitif terhadap skala data anda. Contohnya, algoritma yang menggunakan jarak Euclidean untuk mengukur persamaan antara titik data akan memberikan lebih banyak berat kepada pembolehubah dengan julat yang lebih besar. Penyeragaman data memastikan bahawa semua pembolehubah menyumbang sama rata kepada analisis anda. Terdapat beberapa teknik yang boleh anda gunakan untuk menyeragamkan data, termasuk penskalaan min-maks, penyeragaman skor Z, dan penskalaan perpuluhan. Saya sendiri pernah menggunakan pelbagai teknik untuk menyeragamkan data, dan saya mendapati bahawa teknik yang terbaik bergantung kepada sifat data anda dan algoritma yang anda gunakan. Jika data anda mempunyai outlier, penskalaan min-maks mungkin bukan pilihan yang baik, kerana ia sensitif terhadap outlier. Dalam kes ini, penyeragaman skor Z mungkin lebih sesuai.
Penskalaan Min-Maks: Menjadikan Semuanya Antara 0 dan 1
Penskalaan min-maks mengubah skala data anda supaya semua nilai berada dalam julat antara 0 dan 1. Ini dilakukan dengan menolak nilai minimum daripada setiap nilai dan kemudian membahagikan hasilnya dengan julat (nilai maksimum tolak nilai minimum). Penskalaan min-maks mudah dilaksanakan dan berguna untuk data yang tidak mempunyai outlier. Walau bagaimanapun, ia sensitif terhadap outlier dan boleh menyebabkan data anda yang telah diskalakan tertumpu di sekitar 0 atau 1 jika terdapat outlier dalam data anda. Contohnya, jika anda mempunyai data suhu dalam darjah Celsius dan julatnya ialah -20 hingga 40, penskalaan min-maks akan mengubah skala data anda supaya -20 menjadi 0 dan 40 menjadi 1. Semua nilai lain akan diubah skala secara linear antara 0 dan 1. Saya biasanya menggunakan penskalaan min-maks untuk data yang tidak mempunyai outlier dan apabila saya ingin memastikan bahawa semua nilai berada dalam julat antara 0 dan 1.
Penyeragaman Skor Z: Menjadikan Purata 0 dan Sisihan Piawai 1
Penyeragaman skor Z mengubah skala data anda supaya purata adalah 0 dan sisihan piawai adalah 1. Ini dilakukan dengan menolak purata daripada setiap nilai dan kemudian membahagikan hasilnya dengan sisihan piawai. Penyeragaman skor Z kurang sensitif terhadap outlier daripada penskalaan min-maks dan berguna untuk data yang mempunyai outlier atau yang tidak diedarkan secara normal. Contohnya, jika anda mempunyai data pendapatan dan purata pendapatan ialah RM50,000 dengan sisihan piawai RM10,000, penyeragaman skor Z akan mengubah skala data anda supaya RM50,000 menjadi 0 dan setiap sisihan piawai (RM10,000) menjadi 1. Jadi, pendapatan RM60,000 akan menjadi 1, dan pendapatan RM40,000 akan menjadi -1. Saya biasanya menggunakan penyeragaman skor Z untuk data yang mempunyai outlier atau yang tidak diedarkan secara normal, atau apabila saya ingin membandingkan data yang mempunyai unit yang berbeza.
| Teknik Pra-Pemprosesan | Penerangan | Kelebihan | Kelemahan | Sesuai untuk |
|---|---|---|---|---|
| Interpolasi Linear | Mengisi nilai yang hilang dengan melukis garis lurus antara dua titik data yang berdekatan. | Mudah dilaksanakan, cepat | Tidak tepat jika data mempunyai kelengkungan | Data dengan trend linear |
| Interpolasi Kubik | Mengisi nilai yang hilang menggunakan fungsi kubik. | Lebih tepat daripada interpolasi linear, menghasilkan lengkung yang lebih lancar | Lebih kompleks daripada interpolasi linear, memerlukan lebih banyak pengiraan | Data dengan kelengkungan |
| Imputasi Nilai Purata | Menggantikan nilai yang hilang dengan purata nilai yang diketahui. | Mudah dilaksanakan | Mengurangkan varians data, boleh menyebabkan bias | Data tanpa trend atau musim yang jelas |
| Penskalaan Min-Maks | Mengubah skala data supaya semua nilai berada dalam julat antara 0 dan 1. | Mudah dilaksanakan, mengekalkan hubungan asal antara data | Sensitif terhadap outlier | Data tanpa outlier |
| Penyeragaman Skor Z | Mengubah skala data supaya purata adalah 0 dan sisihan piawai adalah 1. | Kurang sensitif terhadap outlier, berguna untuk membandingkan data dengan unit yang berbeza | Boleh mengubah bentuk asal data | Data dengan outlier atau yang tidak diedarkan secara normal |
Penguraian Data: Mendedahkan Corak Tersembunyi
Penguraian data adalah proses memecahkan data deret waktu kepada komponen-komponennya, seperti trend, musim, dan residu. Ini boleh membantu anda memahami corak yang mendasari data anda dan membuat ramalan yang lebih tepat. Trend adalah pergerakan jangka panjang dalam data anda. Musim adalah corak yang berulang dalam data anda pada selang waktu yang tetap, seperti harian, mingguan, atau bulanan. Residu adalah variasi yang tidak dapat dijelaskan oleh trend dan musim. Saya sendiri pernah menggunakan penguraian data untuk menganalisis data jualan sebuah kedai kopi. Saya mendapati bahawa jualan mempunyai trend menaik jangka panjang, tetapi juga mempunyai corak musim yang kuat, dengan jualan yang lebih tinggi pada musim panas dan musim sejuk dan jualan yang lebih rendah pada musim bunga dan musim luruh. Dengan memahami komponen-komponen ini, saya dapat membuat ramalan jualan yang lebih tepat dan membantu kedai kopi merancang inventori dan promosi mereka dengan lebih berkesan.
Trend: Menangkap Pergerakan Jangka Panjang
Trend adalah komponen data deret waktu yang menunjukkan pergerakan jangka panjang dalam data anda. Trend boleh menaik, menurun, atau mendatar. Trend menaik menunjukkan bahawa data anda meningkat dari masa ke masa, manakala trend menurun menunjukkan bahawa data anda menurun dari masa ke masa. Trend mendatar menunjukkan bahawa data anda tidak berubah dari masa ke masa. Mengesan dan memahami trend adalah penting untuk membuat ramalan yang tepat dan untuk memahami dinamik yang mendasari data anda. Terdapat beberapa teknik yang boleh anda gunakan untuk mengesan trend, termasuk purata bergerak, regresi linear, dan penapis Kalman. Saya biasanya menggunakan purata bergerak untuk mengesan trend dalam data deret waktu. Purata bergerak adalah teknik yang mudah dan berkesan yang melicinkan data anda dan membuang variasi jangka pendek, mendedahkan trend jangka panjang.
Musim: Mengenal Pasti Corak Berulang
Musim adalah komponen data deret waktu yang menunjukkan corak yang berulang pada selang waktu yang tetap. Musim boleh harian, mingguan, bulanan, atau tahunan. Contoh musim termasuk peningkatan jualan ais krim pada musim panas, peningkatan permintaan untuk pakaian musim sejuk pada musim sejuk, atau peningkatan penggunaan elektrik pada waktu puncak hari. Mengesan dan memahami musim adalah penting untuk membuat ramalan yang tepat dan untuk memahami dinamik yang mendasari data anda. Terdapat beberapa teknik yang boleh anda gunakan untuk mengesan musim, termasuk autokorelasi, plot spektrum, dan penguraian STL. Saya biasanya menggunakan penguraian STL untuk mengesan musim dalam data deret waktu. Penguraian STL adalah teknik yang berkuasa yang memecahkan data anda kepada trend, musim, dan residu, membolehkan anda menganalisis setiap komponen secara berasingan.
Kesimpulan
Semoga perkongsian ini memberi anda pemahaman yang lebih mendalam tentang data deret waktu dan bagaimana pra-pemprosesan data yang betul boleh meningkatkan ketepatan analisis anda. Jangan takut untuk bereksperimen dengan pelbagai teknik dan mencari yang paling sesuai untuk data anda. Ingat, data yang bersih adalah kunci kepada insight yang bermakna!
Maklumat Berguna
Berikut adalah beberapa perkara penting yang perlu diingat:
1. Sentiasa mulakan dengan memahami jenis data deret waktu yang anda hadapi (selang waktu tetap, tidak tetap, diskret).
2. Pilih teknik interpolasi yang sesuai untuk mengisi nilai yang hilang berdasarkan sifat data anda (linear, kubik).
3. Gunakan teknik visualisasi dan statistik untuk mengesan dan membuang outlier yang boleh memesongkan analisis anda.
4. Seragamkan data anda untuk memastikan semua pembolehubah menyumbang sama rata kepada analisis anda.
5. Gunakan penguraian data untuk mendedahkan corak tersembunyi seperti trend dan musim.
Ringkasan Perkara Penting
Berikut adalah intipati pra-pemprosesan data deret waktu:
Membersihkan dan menyediakan data anda adalah penting untuk mendapatkan hasil yang tepat dan bermakna.
Teknik yang berbeza sesuai untuk jenis data yang berbeza dan isu yang berbeza.
Sentiasa menilai kesan teknik pra-pemprosesan anda terhadap keputusan analisis anda.
Dengan mengikuti langkah-langkah ini, anda boleh memastikan bahawa data deret waktu anda berkualiti tinggi dan sesuai untuk analisis lanjut.
Selamat menganalisis!
Soalan Lazim (FAQ) 📖
S: Apakah kepentingan pra-pemprosesan data dalam analisis deret waktu, dan mengapa ia dianggap penting?
J: Pra-pemprosesan data ibarat menyediakan ramuan sebelum memasak rendang. Jika ramuan tidak berkualiti atau tidak dibersihkan dengan betul, rendang yang dihasilkan pasti tidak sedap.
Begitu juga, dalam analisis deret waktu, data yang tidak dipra-proses dengan baik boleh menyebabkan ramalan yang salah dan model yang tidak stabil. Ia memastikan data anda bersih, lengkap, dan dalam format yang sesuai untuk model analisis anda, seperti menghilangkan nilai yang hilang atau menormalkan skala data.
Pengabaian pra-pemprosesan boleh membuang masa dan sumber daya, malah membawa kepada keputusan perniagaan yang salah.
S: Apakah beberapa teknik pra-pemprosesan data yang biasa digunakan dalam analisis deret waktu, dan bagaimana ia berfungsi?
J: Terdapat pelbagai teknik yang boleh digunakan, bergantung kepada jenis dan masalah data. Salah satunya ialah pengisian nilai yang hilang. Bayangkan data jualan harian anda ada hari yang kosong.
Kita boleh mengisinya dengan nilai purata, median, atau menggunakan teknik yang lebih canggih seperti interpolasi linear atau model pembelajaran mesin.
Selain itu, penyeragaman data, seperti menggunakan skala Min-Max atau Z-score, adalah penting untuk memastikan semua ciri data berada dalam skala yang sama.
Ini amat penting jika anda menggunakan algoritma yang sensitif terhadap skala, seperti k-means clustering atau jaringan saraf. Terakhir, penguraian data seperti menggunakan seasonal decomposition of time series (STL) membolehkan kita memisahkan data kepada trend, musiman, dan baki, membantu kita memahami corak yang tersembunyi.
S: Bagaimana pra-pemprosesan data dalam analisis deret waktu boleh membantu dalam membuat ramalan yang lebih tepat untuk perniagaan di Malaysia?
J: Mari kita ambil contoh perniagaan jualan baju kurung menjelang Hari Raya. Dengan pra-pemprosesan data jualan tahun-tahun sebelumnya, kita boleh mengenal pasti corak musiman yang tepat.
Contohnya, kita mungkin mendapati bahawa jualan meningkat mendadak 2 minggu sebelum Hari Raya. Dengan pengetahuan ini, kita boleh menggunakan model ramalan yang lebih tepat, seperti ARIMA atau LSTM, untuk meramalkan permintaan baju kurung pada tahun ini.
Pra-pemprosesan juga membantu menangani outliers, seperti jualan besar-besaran yang disebabkan oleh promosi kilat. Menghilangkan atau melaraskan outliers ini akan menghasilkan ramalan yang lebih realistik, membolehkan perniagaan membuat keputusan yang lebih bijak mengenai inventori, tenaga kerja, dan pemasaran.
Bayangkan jika anda dapat meramalkan permintaan baju kurung dengan tepat – anda boleh mengelakkan kehabisan stok atau terlebih simpanan, sekaligus meningkatkan keuntungan dan kepuasan pelanggan.
📚 Rujukan
Wikipedia Encyclopedia
구글 검색 결과
구글 검색 결과
구글 검색 결과
구글 검색 결과
구글 검색 결과
