Một chuỗi là một danh sách các sự kiện có thứ tự. Chuỗi có thể được chia thành ba nhóm, dựa trên các đặc điểm của sự kiện mà chúng xác định như sau -
Tìm kiếm sự giống nhau trong dữ liệu chuỗi thời gian
Tập dữ liệu chuỗi thời gian bao gồm các chuỗi giá trị số nguyên có được sau quá trình tính toán thời gian lặp đi lặp lại. Các giá trị thường được đo trong các khoảng thời gian giống nhau (chẳng hạn như mỗi phút, giờ hoặc ngày).
Cơ sở dữ liệu chuỗi thời gian nổi tiếng trong một số ứng dụng bao gồm phân tích thị trường chứng khoán, dự đoán kinh tế và bán hàng, phân tích ngân sách, nghiên cứu tiện ích, nghiên cứu hàng tồn kho, dự báo doanh thu, dự báo khối lượng công việc cũng như quy trình và chất lượng dịch vụ. Chúng có lợi cho việc nghiên cứu các hiện tượng tự nhiên, các thí nghiệm toán học và kỹ thuật cũng như các phương pháp điều trị dược phẩm.
Phân tích hồi quy và xu hướng trong dữ liệu chuỗi thời gian
Phân tích hồi quy dữ liệu chuỗi thời gian đã được thiết kế cơ bản trong việc ứng dụng phân tích dữ liệu và tín hiệu. Phân tích xu hướng xây dựng một mô hình tích hợp bằng cách sử dụng bốn yếu tố hoặc chuyển động chính sau đây để xác định dữ liệu chuỗi thời gian -
Xu hướng hoặc chuyển động dài hạn - Những điều này biểu thị hướng chung trong đó biểu đồ chuỗi thời gian thay đổi theo thời gian, chẳng hạn như sử dụng đường trung bình có trọng số và phương pháp tiếp cận bình phương nhỏ nhất để tìm các đường cong xu hướng bao gồm cả đường cong đứt nét.
Chuyển động tuần hoàn - Đây là những rung động dài hạn về đường xu hướng hoặc đường cong.
Các biến thể theo mùa - Đây là những mẫu gần giống hệt nhau mà một chuỗi thời gian xảy ra theo các mùa tương đương của các năm kế tiếp, bao gồm cả các mùa mua sắm ngày lễ. Để phân tích xu hướng hiệu quả, dữ liệu bắt buộc phải được "phi cá nhân hóa" dựa trên chỉ số theo mùa được tính bằng tự tương quan.
Chuyển động ngẫu nhiên - Những thay đổi này xác định những thay đổi lẻ tẻ do các sự kiện ngẫu nhiên bao gồm tranh chấp lao động hoặc những thay đổi nhân sự được thông báo trong tổ chức.
Khai thác mẫu tuần tự trong chuỗi tượng trưng
Một chuỗi biểu tượng bao gồm một nhóm các yếu tố hoặc sự kiện có thứ tự, được ghi lại có hoặc không có khái niệm cụ thể về thời gian. Có một số ứng dụng bao gồm dữ liệu của chuỗi biểu tượng bao gồm chuỗi mua sắm của người dùng, luồng nhấp chuột vào web, trình tự thực hiện chương trình, trình tự sinh học và chuỗi sự kiện trong khoa học và kỹ thuật cũng như trong phát triển tự nhiên và xã hội.
Bởi vì các trình tự sinh học mang lại ý nghĩa ngữ nghĩa phức tạp và đặt ra một số vấn đề nghiên cứu thách thức, hầu hết các cuộc điều tra đều hướng đến việc ứng dụng tin sinh học.
Sự liên kết của các trình tự sinh học
Trình tự sinh học xác định trình tự của nucleotide hoặc axit amin. Phân tích trình tự sinh học so sánh, căn chỉnh, chỉ số và nghiên cứu trình tự sinh học, do đó đóng một vai trò thiết yếu trong tin sinh học và sinh học hiện nay.
Sự sắp xếp trình tự phụ thuộc vào thực tế là tất cả các sinh vật sống đều được liên kết với nhau bởi sự phát triển. Điều này cho thấy trình tự nucleotide (DNA, RNA) và protein của các loài gần nhau hơn trong quá trình tiến hóa phải thể hiện sự tương đồng cao hơn. Căn chỉnh là quy trình sắp xếp các trình tự để có được mức nhận dạng tối đa, điều này cũng xác định mức độ giống nhau giữa các trình tự.