Einführung

Eine Zeitreihe ist eine Folge von Datenpunkten, die in regelmäßigen Abständen gesammelt werden, von einfachen Skalarwerten wie Temperatur oder Aktienkursen bis hin zu komplexen mehrdimensionalen Daten wie Sensormessungen oder Bildern. Sie ist in verschiedenen Bereichen wie Finanzen, Wirtschaft und Wissenschaft von entscheidender Bedeutung.

In Python werden Zeitreihendaten häufig mit pandas DataFrame oder Series-Objekten verarbeitet, die vielseitige Strukturen für Manipulation und Analyse bieten. Pandas bietet eine Vielzahl von Funktionen und Methoden für effektive Datenmanipulation und -visualisierung.

Zeitreihendaten sind entscheidend für das Verfolgen von Variablentrends über die Zeit und die Vorhersage zukünftiger Werte basierend auf historischen Daten. Sie werden für Prognosen, Anomalieerkennung, Trend- und Saisonalitätsanalysen sowie Rauschunterdrückung verwendet.

Python-Bibliotheken wie statsmodels, prophet und scikit-learn bieten Werkzeuge für die Zeitreihenanalyse, einschließlich statistischer Modelle, Visualisierung und maschineller Lernalgorithmen.

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass Zeitreihendaten in vielen Bereichen wichtig sind und Python leistungsstarke Werkzeuge für die Arbeit mit dieser Art von Daten bietet, indem es Bibliotheken wie pandas, statsmodels, prophet und scikit-learn verwendet.