Zaman Seriyası analitikası(Time Series): Gələcək satışları və trendləri necə proqnozlaşdırmaq olar?

Yanvar 6, 2025

Time Series Analitikası: Gələcək Satışları və Trendləri Necə Proqnozlaşdırmaq Olar?

Məlumat analitikası və statistik təhlil sahəsində time series (vaxt seriyası) analitikası mühüm yer tutur. Bu yanaşma, müəyyən bir zaman aralığında yığılan verilənləri təhlil edərək, gələcəkdəki nəticələri proqnozlaşdırmağa kömək edir. Xüsusilə biznes sahələrində, gələcək satışların və trendlərin proqnozlaşdırılması şirkətlərin strateji qərarlarını düzgün şəkildə yönləndirmək üçün vacibdir. Bu məqalədə, vaxt seriyası analitikasının əsas prinsiplərini və gələcək satışları necə proqnozlaşdırmaq üçün bu yanaşmadan necə istifadə oluna biləcəyini araşdıracağıq.

1. Vaxt Seriyası Analitikasının Əsasları

Vaxt seriyası, müəyyən bir zaman intervallarında ölçülən verilənlər toplusudur. Bu verilənlər ardıcıl olaraq müəyyən vaxt aralıqlarında əldə edilir və təhlil edilir. Vaxt seriyası analitikası, bu verilənlərin zamanla necə dəyişdiyini izləyərək, gələcəkdəki davranışları proqnozlaşdırmağa çalışır. Bu, xüsusilə biznes mühitində çox əhəmiyyətli bir vasitədir, çünki şirkətlər gələcəkdə hansı satış həcmləri və trendlərlə qarşılaşacaqlarını öncədən bilmək istəyirlər.

2. Vaxt Seriyasının Tərkibi

Vaxt seriyasını analiz edərkən, verilənlərin müxtəlif komponentlərini başa düşmək lazımdır. Bu komponentlər əsasən dörd əsas hissədən ibarətdir:

  • Trend: Bu, uzunmüddətli istiqaməti və verilənlərin ümumi artımını və ya azalmalarını təmsil edir. Məsələn, bir məhsulun satışlarının zamanla artması və ya azaldığını müşahidə etmək.

  • Sezonalıq: Bu, zamanla təkrarlanan və müəyyən dövrlərdə baş verən dalğalanmalardır. Məsələn, yay aylarında hava ilə əlaqəli artan satışlar və ya mövsümi məhsul dəyişiklikləri.

  • Cyclic (Dönəmlilik): Sezonalıktan fərqli olaraq, dövri dalğalanmalar uzunmüddətli iqtisadi faktorlara və ya digər böyük dəyişkənlərə bağlıdır. Bu dalğalanmalar zamanla dəyişir və bəzən müəyyən bir dövrə görə təkrarlanmır.

  • Şəxsi (Random): Bu, verilənlərdə gözlənilməz və təsadüfi dəyişikliklərdir. Bu dəyişikliklər nə trend, nə də sezonalıqla əlaqəlidir.

3. Vaxt Seriyası Analizində İstifadə Olunan Yöntəmlər

Vaxt seriyası analizində ən çox istifadə olunan bəzi statistik metodlar və yanaşmalar bunlardır:

  • Sadə Hərəkətli Orta (Simple Moving Average – SMA): Bu metod, müəyyən bir dövr ərzindəki verilənlərin ortalamasını hesablayaraq gələcək dəyərləri təxmin etməyə çalışır. Bu yanaşma, trend və sezonalıqları müəyyən etmək üçün istifadə olunur.

  • Üsullu Hərəkətli Orta (Exponential Moving Average – EMA): SMA metoduna bənzər, lakin bu yanaşma daha sonrakı verilənlərə daha çox ağırlıq verir. Bu, daha yaxın dövrün verilənlərinin proqnozlaşdırmada daha çox təsir etməsini təmin edir.

  • ARIMA (AutoRegressive Integrated Moving Average): Bu, statistik bir modeldir və zaman seriyası verilənlərinin təhlili üçün çox istifadə olunur. ARIMA modeli, mövcud məlumatların keçmiş dəyərlərinə əsaslanaraq gələcək satışları və digər göstəriciləri proqnozlaşdırır.

  • SARIMA (Seasonal ARIMA): ARIMA modelinin mövsümi verilənlərə uyğunlaşdırılmış versiyasıdır. Bu model mövsümi dəyişiklikləri nəzərə alır və daha düzgün proqnozlar verir.

4. Vaxt Seriyası ilə Gələcək Satışları Proqnozlaşdırmaq

Satış proqnozları, şirkətlərin gələcək dövrlərdə necə fəaliyyət göstərəcəyini və resurslarını necə təyin edəcəyini müəyyən etməyə kömək edir. Vaxt seriyası analitikası bu proqnozların dəqiqliyini artırmaq üçün istifadə olunur. Gələcək satışları proqnozlaşdırmaq üçün aşağıdakı addımları izləmək mümkündür:

  • Verilənlərin Toplanması: İlk növbədə, gələcək satışları proqnozlaşdırmaq üçün müvafiq verilənlər toplanmalıdır. Bu, keçmiş satış məlumatları, mövsümi dəyişikliklər, iqtisadi faktorlar və digər əlaqəli dəyişkənləri əhatə edə bilər.

  • Verilənlərin Təmizlənməsi və Təhlili: Toplanmış verilənlər təmizlənməli və hər hansı bir anomaliyanın qarşısı alınmalıdır. Eyni zamanda, trend və sezonalıqlar kimi komponentlər müəyyən edilməlidir.

  • Modelin Seçilməsi və Qurulması: Yuxarıda qeyd olunan metodlardan biri və ya bir neçəsi istifadə edilərək uyğun proqnozlaşdırma modeli qurulmalıdır. Bu model, tarixdəki məlumatları təhlil edərək gələcək dövrlər üçün təxminlər verəcək.

  • Proqnozların Yaradılması: Qurulmuş model əsasında gələcək satış dövrləri üçün proqnozlar hazırlanır. Bu proqnozlar müvafiq rəhbərlik və digər maraqlı tərəflər üçün qərar vermə prosesində istifadə olunur.

  • Düzəlişlər və Yeniləmələr: Vaxt seriyası proqnozları dinamikdir və zaman keçdikcə yeni verilənlər toplandıqca model yenilənməlidir. Modelin doğruluğu artırılmalı və lazım olduqda düzəlişlər edilməlidir.

5. Vaxt Seriyası Analitikasının Əhəmiyyəti

Vaxt seriyası analitikası, yalnız satış proqnozlarını təxmin etmək üçün deyil, həmçinin şirkətlərin ümumi strateji qərarlarını düzgün şəkildə formalaşdırmasına da kömək edir. Bu yanaşma, riskləri azaldır, resursları daha səmərəli idarə etməyə imkan verir və bazar dəyişikliklərinə uyğun daha çevik bir yanaşma təklif edir. Satış trendlərinin proqnozlaşdırılması ilə şirkətlər daha doğru maliyyə planlaması və stok idarəetməsi həyata keçirə bilərlər.

6. Nəticə

Vaxt seriyası analitikası, gələcək satışların və bazar trendlərinin proqnozlaşdırılması üçün güclü bir vasitədir. Trend, sezonalıq, dövri dəyişikliklər və təsadüfi faktorları nəzərə alaraq, şirkətlər gələcəkdəki bazar şərtlərinə uyğun hərəkət edə bilər. Bu yanaşma biznes qərarlarının daha düzgün və məlumatlı şəkildə verilməsinə kömək edir.

Müəllif: Bilal Azizov

Bizə Qoşul

Tədris Müddətini Başa Vur, Beynəlxalq Sertifikat Əldə Edərək Remote Iş Imkanı Qazan!